Linux環境中PyTorch版本選擇指南

在Linux環境中選擇PyTorch版本時，需要考慮以下幾個因素：

1. 操作系統兼容性

• 確保你的Linux發行版（如Ubuntu、Deepin等）受PyTorch支持。
• 推薦使用Python 3.6及以上版本。

2. CUDA和cuDNN版本

• CPU版本：適用于沒有NVIDIA GPU或不想使用GPU加速的用戶。
• GPU版本：需要NVIDIA GPU支持，并且需要安裝與PyTorch兼容的CUDA和cuDNN版本。例如，CUDA 10.2需要對應的cuDNN 7.6.5。

3. 安裝命令

• CPU版本：

  pip3 install torch torchvision torchaudio
  

  或使用conda：

  conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
  

• GPU版本：

  pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu10X/torch_stable.html
  

  或使用conda：

  conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit10.X -c pytorch
  

  其中10.X應替換為你安裝的CUDA版本。

4. 驗證安裝

• 檢查PyTorch版本：

  python -c "import torch; print(torch.__version__)"
  

• 檢查CUDA可用性：

  python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
  

  如果輸出為True，則表示CUDA可用。

5. 使用國內鏡像源

• 為了加快下載速度，可以使用國內的鏡像源，如清華大學的鏡像源：

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  

6. 注意事項

• 在安裝GPU版本的PyTorch之前，確保已經正確安裝了NVIDIA驅動程序。
• 如果在安裝過程中遇到權限問題，可以嘗試使用sudo命令。
• 如果在安裝過程中遇到版本不兼容的問題，可能需要調整Python或CUDA的版本。

通過以上步驟，你應該能夠在Linux系統上成功安裝并選擇合適的PyTorch版本。如果在安裝過程中遇到任何問題，建議參考PyTorch的官方文檔或社區資源，以獲取更全面和詳細的指導。