在Ubuntu系统上选择并安装合适的PyTorch版本需要考虑多个因素，包括CUDA Toolkit版本、系统环境、个人偏好等。以下是一个详细的指南，帮助你在Ubuntu系统上选择并安装合适的PyTorch版本。
首先，你需要确定你的系统上安装的CUDA Toolkit版本。你可以使用以下命令来检查CUDA版本：
nvcc --version
根据你的CUDA版本，你可以选择与之兼容的PyTorch版本。以下是一些常见的PyTorch与CUDA版本的兼容表：
| PyTorch Version | CUDA Version |
|---|---|
| 1.11.0 | 11.3 |
| 1.10.1 | 10.2, 11.3 |
| 1.9.1 | 10.2, 11.1 |
| 1.8.1 | 10.2, 11.0 |
| 1.7.1 | 10.2, 11.0 |
你可以使用PyTorch官方提供的命令来安装特定版本的PyTorch。例如，如果你使用的是CUDA 11.3，可以使用以下命令安装PyTorch 1.10.0或更高版本：
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
如果你使用Anaconda或Miniconda，可以使用以下命令来安装PyTorch：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit11.3 -c pytorch
安装完成后，你可以通过以下Python代码来验证PyTorch是否成功安装，并且是否支持GPU：
import torch
print("PyTorch version:", torch.__version__)
print("CUDA is available:", torch.cuda.is_available())
驱动程序：确保你已经安装了与CUDA Toolkit兼容的NVIDIA显卡驱动程序。你可以使用以下命令来安装驱动程序：
sudo ubuntu-drivers autoinstall
或者安装指定版本的驱动程序：
sudo apt install nvidia-driver-555
系统要求：确保你的Ubuntu系统满足PyTorch的最低系统要求。例如，PyTorch 1.10.0要求Python 3.7或更高版本。
Python版本：PyTorch对Python版本有一定的要求。通常推荐使用Python 3.8-3.11版本。
虚拟环境：为了避免不同项目之间的依赖冲突，建议使用虚拟环境来安装和管理PyTorch。你可以使用conda或venv来创建虚拟环境。
CUDA和cuDNN版本：确保你的CUDA和cuDNN版本与PyTorch的要求相匹配。你可以在PyTorch官网上找到与你的CUDA版本相对应的PyTorch安装命令。
系统兼容性：在选择PyTorch版本时，还需要考虑你的Ubuntu系统版本是否与PyTorch的要求兼容。例如，某些旧版本的PyTorch可能不支持最新的Ubuntu系统。
通过以上步骤，你应该能够在Ubuntu系统上成功安装并配置适合你需求的PyTorch版本。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请参考PyTorch官方文档或相关社区论坛。