在Ubuntu上解决PyTorch的兼容性问题通常涉及以下几个关键步骤：

1. 确保NVIDIA显卡驱动

先说说确保你的Ubuntu系统上安装了合适的NVIDIA显卡驱动。你能通过以下命令添加官方驱动PPAs并安装驱动：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-版本号

请将版本号替换为你显卡推荐的驱动版本，比方说535或更高大。

2. 安装CUDA Toolkit和cuDNN

接下来安装与你的显卡兼容的CUDA Toolkit和cuDNN。你能从NVIDIA官网下载并安装CUDA Toolkit，然后安装与CUDA版本兼容的cuDNN。

3. 创建虚拟周围

用Anaconda或Miniconda创建一个虚拟周围，以避免依赖冲突。比方说 用Anaconda创建一个名为myenv的虚拟周围：

conda create -n myenv python=3.8
conda activate myenv

4. 安装PyTorch

在激活的虚拟周围中，根据你的CUDA版本安装PyTorch。比方说 如果你的CUDA版本是12.1，你能用以下命令安装PyTorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch

或者，如果你更中意用pip，能用以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https:///whl/cu121

5. 验证安装

安装完成后你能PyTorch是不是正确安装并与CUDA兼容：

import torch
print
print)

如果torch.cuda.is_available返回True则表示PyTorch已正确安装并与CUDA兼容。

6. 配置周围变量

如果遇到CUDA版本不兼容或其他问题，兴许需要配置周围变量。比方说 设置TORCH_CUDA_ARCH_LIST周围变量以指定支持的CUDA架构：

export TORCH_CUDA_ARCH_LIST=12.1

7. 用PyTorch Nightly构建版本

如果你用的是较新鲜的GPU架构，兴许需要用PyTorch的Nightly构建版本，该版本通常包含对最新鲜结实件的支持。

8. 寻求帮

通过以上步骤，你得能够解决PyTorch与Ubuntu的兼容性问题。如果在安装过程中遇到随便哪个问题，请参考PyTorch官方文档或相关社区论坛寻求帮。

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