Ubuntu版本兼容性
PyTorch對Ubuntu版本的支持隨版本迭代更新，優先推薦使用長期支持（LTS）版本以確保穩定性。例如，Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish）支持PyTorch 2.0及以上版本，兼容CUDA 12.x及最新NVIDIA驅動；Ubuntu 20.04 LTS（Focal Fossa）則更適合CUDA 11.x及以下版本，適合依賴舊版框架的工業場景。非LTS版本（如23.10）更新頻繁、支持周期短（僅9個月），易導致依賴斷裂，不建議用于生產環境。
Python版本兼容性
PyTorch對Python版本有明確要求，通常支持Python 3.8至3.11（部分新版本可能擴展至3.12，但需驗證）。Ubuntu 24.04等新系統默認安裝Python 3.12，可能導致安裝失敗或運行時錯誤（如ImportError）。解決方法是安裝兼容版本（如Python 3.10），并通過update-alternatives切換默認版本。
CUDA與cuDNN版本匹配
PyTorch的GPU加速功能依賴特定版本的CUDA Toolkit和cuDNN庫。不同PyTorch版本對CUDA的要求差異較大：例如，PyTorch 1.10.0需要CUDA 11.3，而PyTorch 2.0+支持CUDA 12.1及以上。若版本不匹配，會導致torch.cuda.is_available()返回False或運行時錯誤。解決方法是參考PyTorch官方兼容性表，選擇對應版本的CUDA/cuDNN，并通過pip或conda安裝匹配的PyTorch版本。
NVIDIA驅動兼容性
使用PyTorch GPU版本時，需安裝與CUDA版本兼容的NVIDIA驅動。驅動過舊會導致CUDA無法識別，即使CUDA Toolkit已正確安裝。例如，CUDA 12.x需要驅動版本≥525.85.12。解決方法是前往NVIDIA官網下載對應顯卡型號的最新驅動，或通過apt倉庫（如ppa:graphics-drivers）安裝，避免手動下載.run文件。
安裝方法與依賴沖突
PyTorch的安裝方式（pip、conda、apt）會影響兼容性：apt安裝的版本通常較舊（如Ubuntu 22.04默認的python3-pytorch版本可能滯后），易與pip安裝的新版本沖突（如AttributeError）。建議優先使用conda（自動處理依賴）或pip（指定版本）安裝，卸載apt版本后再通過pip安裝。
依賴庫缺失
安裝PyTorch前需安裝系統依賴庫（如libgl1、libglib2.0-0、ffmpeg），缺失會導致安裝失?。ㄈ?code>ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement）或運行時錯誤（如ImportError）。解決方法是使用apt安裝缺失庫：sudo apt update && sudo apt install -y libgl1 libglib2.0-0 ffmpeg。
環境變量配置錯誤
CUDA和PyTorch的正確運行依賴環境變量（如LD_LIBRARY_PATH、PATH、CUDA_HOME）的配置。若變量未正確設置（如LD_LIBRARY_PATH未包含CUDA庫路徑），會導致ImportError或CUDA無法識別。解決方法是編輯~/.bashrc或~/.zshrc，添加以下內容并執行source：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
```。
