PyTorch Linux版本怎么选

1. 明确硬件与加速需求
首先确定是否需要GPU加速。若使用NVIDIA GPU且需加速计算，选择GPU版本的PyTorch；若仅用于CPU计算（如小型模型、无GPU设备），则选择CPU版本。GPU版本需配合NVIDIA驱动、CUDA Toolkit和cuDNN使用。

2. 检查系统与Python兼容性

• Linux发行版：PyTorch官方推荐支持Ubuntu 16.04/18.04/20.04及以上、CentOS 7.6及以上等主流发行版，确保系统在支持列表内。
• Python版本：PyTorch支持Python 3.7及以上版本（推荐3.8/3.9，兼容性最佳），通过python3 --version命令确认当前版本。

3. 确认CUDA环境与版本匹配

• 查看CUDA版本：运行nvidia-smi命令，获取系统当前CUDA驱动支持的版本（如“11.8”）。
• 匹配PyTorch与CUDA版本：根据PyTorch官方发布的CUDA版本兼容表（如PyTorch 2.0.1支持CUDA 11.3+、PyTorch 1.13.0支持CUDA 11.6+），选择与系统CUDA版本兼容的PyTorch版本。若系统CUDA版本过旧，需升级驱动或调整PyTorch版本。

4. 选择安装方式与包源

• 安装方式：推荐使用conda（易管理依赖与环境）或pip（官方推荐，适合纯Python环境）。conda创建虚拟环境可避免依赖冲突（如conda create -n pytorch_env python=3.8）。
• 包源选择：优先使用官方源（-c pytorch），若下载速度慢，可切换至国内镜像源（如清华源：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/或pip源：pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/）。

5. 获取对应版本的PyTorch包

• CPU版本：使用conda安装命令conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch；或pip安装pip install torch torchvision torchaudio。
• GPU版本：
  • conda：指定CUDA Toolkit版本，如conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia（替换为你的CUDA版本）；
  • pip：通过官方whl链接安装，如pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118（替换为你的CUDA版本，如cu117对应CUDA 11.7）。

6. 验证安装正确性
安装完成后，运行以下Python代码验证：

import torch
print("PyTorch版本:", torch.__version__)  # 查看版本号
print("CUDA是否可用:", torch.cuda.is_available())  # 应输出True（GPU版本）

若CUDA可用，说明GPU加速配置成功；若为False，需检查CUDA驱动、环境变量（如PATH、LD_LIBRARY_PATH）是否正确配置。