117笔记问答在Ubuntu下选择PyTorch版本时，需要考虑以下几个因素：
1. 确定CUDA版本
首先，你需要确定你的系统上安装的CUDA版本。这可以通过在终端中运行以下命令来完成：
nvcc --version
这将返回CUDA Toolkit的版本信息。
2. 选择与CUDA兼容的PyTorch版本
PyTorch的每个版本都支持特定的CUDA版本。你可以在PyTorch的官方网站上找到详细的兼容性表格。例如，如果你的CUDA版本是11.4，你可以选择安装PyTorch 1.10.0或更高版本。
3. 使用conda或pip安装PyTorch
- 使用conda安装：如果你使用Anaconda或Miniconda，可以通过以下命令安装特定版本的PyTorch和CUDA：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=X.X -c pytorch
将X.X替换为你的CUDA版本号。
- 使用pip安装：如果你不使用conda，可以直接使用pip安装特定版本的PyTorch。首先，你需要下载对应版本的PyTorch wheel文件（.whl），然后使用pip进行安装。例如：
pip install /path/to/downloaded/torch-X.X.X+cpu-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
将X.X.X替换为你的PyTorch版本号，cp36替换为你的Python版本号。
4. 验证安装
安装完成后，你可以通过以下Python代码验证PyTorch是否正确安装，并且是否能够使用GPU：
import torch
print("PyTorch version:", torch.__version__)
print("CUDA is available:", torch.cuda.is_available())
如果torch.cuda.is_available()返回True，则表示PyTorch已经正确配置并且可以使用GPU。