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