117笔记问答在Linux系统上选择PyTorch版本时，需要考虑以下几个因素：
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CUDA版本：首先，你需要知道你的系统上安装的CUDA版本。可以通过运行
nvidia-smi命令来查看CUDA版本。然后，根据PyTorch官网提供的表格或与CUDA版本对应的PyTorch版本列表来选择合适的PyTorch版本。例如，如果你的CUDA版本是11.0，你应该选择与CUDA 11.0兼容的PyTorch版本。 -
Python版本：PyTorch支持Python 3.5及更高版本。你可以通过运行
python --version或python3 --version来查看你的系统上安装的Python版本。然后，选择与你的Python版本兼容的PyTorch版本。 -
CPU版本与GPU版本：根据你的系统是否有NVIDIA GPU以及是否安装了相应的CUDA和cuDNN库，选择CPU版本或GPU版本的PyTorch。如果你需要使用GPU加速，确保已经安装了CUDA和cuDNN，并且PyTorch版本与它们兼容。
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安装方式：可以选择使用conda或pip来安装PyTorch。conda是Anaconda发行版提供的包管理器，可以方便地管理虚拟环境和依赖项。pip是Python的包管理器，也可以用来安装PyTorch。
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镜像源：为了加快下载速度，可以使用国内的镜像源，如清华大学的镜像源。
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版本兼容性：注意PyTorch版本与CUDA版本的兼容性，以及PyTorch版本与Python版本的兼容性。
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最新稳定版：通常建议安装PyTorch的最新稳定版，以获得最新的功能和性能改进。
以下是在Linux系统上安装PyTorch的步骤：
- 创建虚拟环境（推荐）：
conda create -n pytorch_env python=3.8 conda activate pytorch_env
- 安装CPU版本PyTorch（如果没有GPU或不想使用GPU）：
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
- 安装GPU版本PyTorch（如果有NVIDIA GPU并安装了CUDA和cuDNN）：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
- 验证安装：
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
- 使用pip安装PyTorch（如果使用pip）：
pip3 install torch torchvision
请注意，具体的安装命令可能会根据PyTorch版本和系统配置有所不同。建议访问PyTorch官网获取最新的安装指南。