117笔记问答在Linux系统上选择PyTorch版本时，您需要考虑以下几个因素：
1. 操作系统兼容性
- 确保您的Linux发行版受PyTorch支持。PyTorch官方推荐支持Ubuntu 16.04/18.04/20.04或更高版本，其他Linux发行版也应有类似支持。
2. Python版本
- PyTorch对Python版本有特定要求。通常，推荐使用Python 3.7及以上版本，尤其是3.8/3.9。您可以通过
python --version命令检查当前Python版本。
3. GPU支持
- 如果您有NVIDIA显卡并希望使用GPU加速，需要安装支持CUDA的PyTorch版本。您可以通过
nvidia-smi命令查看CUDA驱动版本，然后根据PyTorch官网提供的对应版本安装指令进行安装。 - 如果没有GPU或不想使用GPU，可以安装CPU版本的PyTorch。
4. 安装方式
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使用conda安装：推荐使用conda进行安装，因为它可以管理依赖关系并提供环境隔离。例如，创建一个名为
pytorch_env的环境并安装PyTorch：conda create -n pytorch_env python=3.9 conda activate pytorch_env conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch
如果不需要CUDA支持，可以使用以下命令安装CPU版本：
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
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使用pip安装：如果您不想使用conda，可以直接使用pip安装官方预编译版本。例如，安装CPU版本的PyTorch：
pip install torch torchvision torchaudio
安装CUDA版本的PyTorch：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
5. 验证安装
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安装完成后，可以通过以下Python代码验证PyTorch是否成功安装：
import torch print(torch.__version__) # 查看版本 print(torch.cuda.is_available()) # 检查CUDA是否可用
6. 其他考虑
- 系统要求：确保您的系统满足PyTorch的最低要求，包括CPU架构支持AVX指令集。
- 镜像源：如果官方源访问缓慢，可以考虑使用国内的镜像源，如清华大学提供的镜像。
通过以上步骤，您应该能够在Linux系统上成功选择并安装适合自己需求的PyTorch版本。如果遇到任何问题，建议查看PyTorch官方文档或社区论坛上的相关帮助。