Ubuntu上PyTorch版本選擇建議

在Ubuntu上選擇PyTorch版本時，需要考慮多個因素，包括CUDA版本、Python版本、系統穩定性以及個人或項目的具體需求。以下是一些選擇PyTorch版本的指導原則和步驟：

Ubuntu版本選擇

• LTS版本推薦：

  • Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish)：這是最新的長期支持版本，支持至2027年，默認軟件包較新（如Python 3.10、GCC 11），對NVIDIA GPU驅動（如CUDA 12.x）和最新深度學習框架（PyTorch 2.0、TensorFlow 2.13）兼容性更好。適合新硬件（如RTX 40系列顯卡）和前沿研究。
  • Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)：這是一個經過長期驗證的穩定版本，支持至2025年，社區資源豐富，CUDA 11.x及以下版本支持成熟，適合工業級部署或依賴舊版框架（如TensorFlow 1.x）的場景。

• 非LTS版本注意事項：短期版本（如23.10非LTS）更新頻繁且支持周期短（僅9個月），易導致深度學習環境依賴斷裂，僅適合實驗性需求。

PyTorch版本選擇

• CUDA與PyTorch版本兼容性：確保PyTorch版本與已安裝的CUDA Toolkit版本兼容。例如，如果你使用的是CUDA 12.2，可以選擇安裝PyTorch 1.10.0或更高版本。PyTorch官方網站提供了支持的CUDA版本和PyTorch版本的兼容性圖表，可以根據這些信息選擇合適的版本。

• Python版本：PyTorch對Python版本有一定的要求，通常支持Python 3.6及以上版本。根據你的項目需求選擇合適的Python版本。

安裝步驟

1. 安裝前的準備工作：

   • 確認顯卡：確認你的顯卡是否支持CUDA。如果是NVIDIA顯卡，請安裝相應的NVIDIA驅動。
   • 檢查CUDA版本：運行命令 nvidia-smi 來查看你的顯卡支持的CUDA版本。
   • Python環境：建議使用Python 3.7及以上版本，推薦使用Anaconda來管理環境。

2. 使用Anaconda安裝PyTorch（推薦）：

   • 創建虛擬環境：

     conda create -n pytorch_env python=3.9
     

   • 激活虛擬環境：

     conda activate pytorch_env
     

   • 從PyTorch官網獲取安裝命令：
     • 訪問 PyTorch官網
     • 根據你的實際情況選擇對應的配置（操作系統、包管理器、語言、CUDA等）。
     • 復制并粘貼安裝命令：

       conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
       

     （請將 11.8 替換為你的CUDA版本）

3. 使用pip安裝PyTorch：

   • 通用版本（自動檢測CUDA）：

     pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
     

   • 指定版本安裝：

     pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
     

     （請將 cu118 替換為你的CUDA版本）

4. 驗證安裝： 在Python中輸入以下代碼來驗證PyTorch是否安裝成功，并檢查是否支持GPU：

   import torch
   print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}")
   print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}")
   print(f"當前設備: {torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')}")
   

注意事項

• 確保CUDA和cuDNN的版本與PyTorch的要求相匹配。
• 如果在安裝過程中遇到網絡問題，可以嘗試使用國內的鏡像源，如清華大學的鏡像源。

通過以上步驟和建議，您可以根據自己的需求和系統配置選擇合適的PyTorch版本，并確保其與您的硬件和軟件環境兼容。