PyTorch Linux版本選擇指南

1. 確認操作系統兼容性
PyTorch官方推薦支持Ubuntu 16.04/18.04/20.04及以上版本、CentOS/RHEL 7及以上版本等主流Linux發行版。選擇時需優先匹配官方支持的發行版，避免因系統兼容性問題導致安裝失敗。

2. 檢查Python版本兼容性
PyTorch支持Python 3.7及以上版本（推薦3.8/3.9，兼容性最佳）。通過python3 --version命令查看系統Python版本，若版本過低（如Python 3.5及以下），需升級Python或使用虛擬環境創建符合要求的Python版本。

3. 確定GPU加速需求（選擇CPU/GPU版本）

• 無GPU或無需加速：選擇CPU版本（安裝包更小，無需額外配置GPU環境），安裝命令如conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch（conda）或pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu（pip）。
• 有NVIDIA GPU且需加速：需選擇GPU版本，并確保安裝與PyTorch兼容的CUDA Toolkit和cuDNN庫。例如，PyTorch 2.0及以上版本通常支持CUDA 11.8，可通過nvidia-smi命令查看系統CUDA驅動版本，再選擇對應CUDA版本的PyTorch（如conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch）。

4. 匹配CUDA與cuDNN版本
若選擇GPU版本，需確保CUDA Toolkit版本與PyTorch版本兼容（如PyTorch 1.13支持CUDA 11.6/11.7/11.8，PyTorch 2.0支持CUDA 11.8）。同時，需安裝對應版本的cuDNN庫（如CUDA 11.8需搭配cuDNN 8.6及以上）?？赏ㄟ^PyTorch官網的“Previous PyTorch Versions”頁面查詢具體版本對應關系。

5. 選擇安裝方式（conda/pip）

• conda（推薦）：適合需要管理虛擬環境和依賴沖突的用戶?？赏ㄟ^conda create -n pytorch_env python=3.8創建虛擬環境，再用conda install命令安裝指定版本的PyTorch（如conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch）。
• pip：適合簡單快速安裝的用戶?？赏ㄟ^pip install命令安裝預編譯版本（如CPU版本用--index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu，GPU版本用--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118）。

6. 驗證安裝正確性
安裝完成后，通過以下Python代碼驗證：

import torch
print("PyTorch版本:", torch.__version__)  # 查看版本號
print("CUDA可用性:", torch.cuda.is_available())  # GPU版本應返回True

若輸出顯示版本號且torch.cuda.is_available()為True（GPU版本），則說明安裝成功。

7. 可選優化：使用國內鏡像源加速
若官方源下載緩慢，可配置國內鏡像源（如清華大學鏡像源）：

• conda：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
• pip：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。