在Linux環境下選用pytorch版本時，需考量以下要素：

1. 明確CUDA版本

首要任務是確認系統的CUDA版本。可利用 nvidia-smi 命令查詢當前所用的CUDA版本。

2. 核實Python版本

PyTorch兼容的Python版本為3.5及以上。可在終端輸入 python –version 或 Python3 –version 來檢查現有的Python版本。

3. 決定CPU版或GPU版

• CPU版：適合無NVIDIA顯卡或不需GPU加速的用戶。
  • conda安裝指令：conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
  • pip安裝指令：pip install torch torchvision torchaudio
• GPU版：需NVIDIA顯卡支持，并且要配備與PyTorch匹配的CUDA和cuDNN版本。
  • conda安裝指令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.X -c pytorch，其中11.X代表已安裝的CUDA版本。
  • pip安裝指令：pip install torch torchvision torchaudio –extra-index-url https://www.php.cn/link/fa3395b241c4665f95f2f71a5b59cb74。

4. 應用國內鏡像源

為提升下載速率，可采用國內鏡像源，例如清華大學的鏡像源：

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

5. 檢查安裝情況

完成安裝后，可通過以下代碼驗證PyTorch是否安裝成功：

import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())  # 若安裝的是GPU版，此應顯示True

6. 關注相關事項

• 在安裝GPU版PyTorch前，務必保證NVIDIA驅動程序已妥善配置。
• 如遇權限問題，可嘗試添加 sudo 命令。
• 若版本沖突導致安裝失敗，或許需要調整Python或CUDA的版本。

7. 選擇conda或pip安裝

• conda：Anaconda發行版集成的包管理工具，便于管理和維護虛擬環境及其依賴項。
• pip：Python的包管理器，同樣可用于安裝PyTorch。

遵循上述指引，你應當能在Linux系統上順利安裝并挑選恰當的PyTorch版本。若在安裝期間遭遇難題，建議查閱PyTorch官方文檔或社區資源，以獲得更詳盡的幫助和支持。