Debian上PyTorch版本怎么選

在Debian上選擇PyTorch版本，需結合Python版本、CUDA支持、項目需求等因素，以下是具體建議：

一、確定Python版本

• PyTorch支持Python 3.6+，推薦使用Python 3.8/3.9/3.10（長期支持版本，兼容性更佳）。
• 檢查系統Python版本：python3 --version，若版本過低需升級。

二、選擇CPU或GPU版本

• CPU版本：無GPU硬件或僅需基礎運算時選擇，安裝命令：
  pip install torch torchvision torchaudio。
• GPU版本：需搭配NVIDIA GPU，需先安裝對應CUDA工具包，安裝命令（以CUDA 11.7為例）：
  pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117。
  • 若使用Conda，命令為：
    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch。

三、匹配CUDA版本（GPU場景）

• 查看系統CUDA版本：運行nvidia-smi，確認已安裝的CUDA版本（如11.7、12.0）。
• 選擇對應PyTorch版本：
  • CUDA 11.7：pip install torch==2.0.0+cu117（需指定版本號，避免自動安裝不兼容版本）。
  • CUDA 12.0：pip install torch==2.1.0+cu120。
  • 注意：PyTorch官網會明確標注各版本對應的CUDA兼容性，需嚴格匹配。

四、驗證安裝

• 運行以下代碼檢查版本及CUDA是否可用：

  import torch
  print("PyTorch版本:", torch.__version__)
  print("CUDA是否可用:", torch.cuda.is_available())
  if torch.cuda.is_available():
      print("CUDA版本:", torch.version.cuda)
  

五、推薦安裝方式

• 新手/快速部署：使用Conda自動管理依賴，避免手動處理CUDA版本沖突。
• 高級用戶/定制化需求：通過pip手動指定版本號，精確控制環境。

注意事項

• 避免混用不同來源的PyTorch包（如pip和conda混合安裝可能導致依賴沖突）。
• 定期更新PyTorch以獲取新功能和安全補丁，但需同步升級CUDA工具包。

參考來源：