Linux下PyTorch的版本选择建议

在Linux环境下选择PyTorch版本时，需要考虑以下几个因素：

操作系统兼容性

确保你的Linux发行版（如Ubuntu、Deepin等）受PyTorch支持。PyTorch官方推荐支持Ubuntu 16.04/18.04/20.04或更高版本，其他Linux发行版也应有类似支持。

Python版本

PyTorch对Python版本有特定要求。通常，推荐使用Python 3.7及以上版本，尤其是3.8/3.9。您可以通过python --version命令检查当前Python版本。

GPU支持

• CPU版本：适用于没有NVIDIA GPU或不想使用GPU加速的用户。
• GPU版本：需要NVIDIA GPU支持，并且需要安装与PyTorch兼容的CUDA和cuDNN版本。例如，CUDA 10.2需要对应的cuDNN 7.6.5。

安装命令

• CPU版本：

使用conda：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

或使用pip：

pip install torch torchvision torchaudio

• GPU版本：

使用conda：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.X -c pytorch

其中11.X应替换为你安装的CUDA版本。

使用pip：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu11X/torch_stable.html

验证安装

• 检查PyTorch版本：

import torch; print(torch.__version__)

• 检查CUDA可用性：

import torch; print(torch.cuda.is_available())

如果输出为True，则表示CUDA可用。

使用国内镜像源

为了加快下载速度，可以使用国内的镜像源，如清华大学的镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

其他考虑

• 系统要求：确保您的系统满足PyTorch的最低要求，包括CPU架构支持AVX指令集。
• 版本选择决策流程图：根据稳定性优先、兼容性需求、GPU支持和轻量化部署等因素综合考虑。

通过以上步骤，您应该能够在Linux系统上成功选择并安装适合自己需求的PyTorch版本。如果在安装过程中遇到任何问题，建议查看PyTorch官方文档或社区论坛上的相关帮助。