在Linux环境下选用PyTorch版本时，需考量以下要素：
1. 明确CUDA版本
首要任务是确认系统的CUDA版本。可利用 nvidia-smi 命令查询当前所用的CUDA版本。
2. 核实Python版本
PyTorch兼容的Python版本为3.5及以上。可在终端输入 python --version 或 python3 --version 来检查现有的Python版本。
3. 决定CPU版或GPU版
-
CPU版：适合无NVIDIA显卡或不需GPU加速的用户。
- conda安装指令：conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
- pip安装指令：pip install torch torchvision torchaudio
-
GPU版：需NVIDIA显卡支持，并且要配备与PyTorch匹配的CUDA和cuDNN版本。
- conda安装指令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.X -c pytorch，其中11.X代表已安装的CUDA版本。
- pip安装指令：pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://www.php.cn/link/fa3395b241c4665f95f2f71a5b59cb74。
4. 应用国内镜像源
为提升下载速率，可采用国内镜像源，例如清华大学的镜像源：
物流公司网站源码1.0
下载
一款WordPress内核的物流公司网站主题，适合各大物流公司企业建站用，商业主题，免费分享，本主题分享目的旨在学习参考之用，无任何收费行为。 wordpress官方网站上下载并安装wordpress3.32及以上版本。安装方法：上传后进者wp主题至wp-content\themes文件夹，进入后台"外观-主题-选择主题-启用"激活本主题。此为作者在Chinaz投稿第三版，请保
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
5. 检查安装情况
完成安装后，可通过以下代码验证PyTorch是否安装成功：
import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) # 若安装的是GPU版，此应显示True
6. 关注相关事项
- 在安装GPU版PyTorch前，务必保证NVIDIA驱动程序已妥善配置。
- 如遇权限问题，可尝试添加 sudo 命令。
- 若版本冲突导致安装失败，或许需要调整Python或CUDA的版本。
7. 选择conda或pip安装
- conda：Anaconda发行版集成的包管理工具，便于管理和维护虚拟环境及其依赖项。
- pip：Python的包管理器，同样可用于安装PyTorch。
遵循上述指引，你应当能在Linux系统上顺利安装并挑选恰当的PyTorch版本。若在安装期间遭遇难题，建议查阅PyTorch官方文档或社区资源，以获得更详尽的帮助和支持。
