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 torchaudioGPU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：
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554 查看详情
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 torchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available()) # 若安装的是GPU版，此应显示True6. 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。
以上就是Linux上PyTorch的版本选择建议的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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