：PyTorch与Ubuntu的“甜蜜邂逅”

在深厚度学领域，PyTorch以其灵活性和容易用性赢得了众许多开发者的青睐。而对于Ubuntu用户 怎么在正确的Ubuntu版本上安装PyTorch，成为了他们面临的一巨大挑战。今天我们就来揭开这玩意儿谜团，看看PyTorch在Ubuntu中支持哪些系统版本。

问题提出：兼容性问题困扰着Ubuntu用户

众所周知， Ubuntu作为一款流行的开源操作系统，有着不同的版本号，个个版本号都代表着不同的发布版本。只是在安装PyTorch时兼容性问题却让许许多Ubuntu用户头疼不已。特别是试试室服务器的CUDA版本为8.0，这无疑给PyTorch的安装许多些了困难度。

琢磨问题：版本兼容性是关键

为了解决兼容性问题，我们需要对Ubuntu和PyTorch的版本进行详细了解。在安装PyTorch之前，我们需要确保系统设置正确，包括柔软件和更新鲜、附加驱动等。

1. 系统设置

进入系统设置， 选择柔软件和更新鲜，然后进入附加驱动。在这里我们需要更新鲜NVIDIA和Intel的驱动程序，以确保系统支持CUDA和CuDNN。

2. 选择合适的Ubuntu版本

PyTorch支持优良几个版本的Ubuntu操作系统。根据官方文档，

• Ubuntu 16.04
• Ubuntu 18.04
• Ubuntu 20.04

3. 安装CUDA和CuDNN

CUDA和CuDNN是PyTorch运行GPU加速的核心组件。在安装PyTorch之前，我们需要先安装这两个组件。根据官方文档，

1. 下载CUDA安装包
2. 解压安装包
3. 运行安装脚本

逐步深厚入：实例解析与解决方案

为了让巨大家更优良地搞懂怎么在Ubuntu中安装PyTorch，

案例：Ubuntu 18.04安装PyTorch 1.9.0和torchvision 0.10.0

在这玩意儿案例中，我们需要安装CUDA 10.2和CuDNN 7.6.5。

1. 查看显卡支持的CUDA版本
2. 下载对应版本的CUDA和CuDNN
3. 安装CUDA和CuDNN
4. 安装PyTorch和torchvision

得出PyTorch在Ubuntu中的版本兼容性解析

通过以上琢磨， 我们能得出以下

• PyTorch支持优良几个版本的Ubuntu操作系统，包括16.04、18.04和20.04。
• 在安装PyTorch之前， 需要确保系统设置正确，包括更新鲜驱动程序、选择合适的Ubuntu版本等。
• 安装CUDA和CuDNN是PyTorch运行GPU加速的核心组件。

反向思考：怎么选择合适的PyTorch版本

在安装PyTorch时 除了考虑系统版本和CUDA版本，我们还需要考虑以下因素：

• 项目需求：根据项目需求选择合适的PyTorch版本。
• 库的兼容性：确保项目中用的库与PyTorch版本兼容。
• 性能优化：选择性能更优的PyTorch版本。

本文详细介绍了PyTorch在Ubuntu中的系统版本兼容性。通过了解版本兼容性、 安装步骤和注意事项，Ubuntu用户能轻巧松地安装和配置PyTorch，享受深厚度学的乐趣。

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