Linux上PyTorch版本如何选择

在Linux系统上选择PyTorch版本时，需要考虑以下几个因素：

1. 操作系统兼容性

确保你的Linux发行版（如Ubuntu、Deepin等）受PyTorch支持。推荐使用Python 3.6及以上版本。

2. CUDA和cuDNN版本

• 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。

3. 安装命令

使用conda安装

• CPU版本：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

• GPU版本（例如，CUDA 11.3）：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

使用pip安装

• CPU版本：

pip install torch torchvision torchaudio

• GPU版本（例如，CUDA 11.3）：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

4. 验证安装

• 检查PyTorch版本：

import torch
print(torch.__version__)

• 检查CUDA可用性：

print(torch.cuda.is_available())

如果输出为True，则表示CUDA可用。

5. 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/

6. 注意事项

• 在安装GPU版本的PyTorch之前，确保已经正确安装了NVIDIA驱动程序。
• 如果在安装过程中遇到权限问题，可以尝试使用sudo命令。
• 如果在安装过程中遇到版本不兼容的问题，可能需要调整Python或CUDA的版本。

通过以上步骤，你应该能够在Linux系统上成功安装并选择合适的PyTorch版本。如果在安装过程中遇到任何问题，建议参考PyTorch的官方文档或社区资源，以获取更全面和详细的指导。