PyTorch Ubuntu教程哪里找

官方渠道（首选）
PyTorch官方网站的“Get Started”页面是Ubuntu环境下安装配置PyTorch的最权威指南，覆盖了从系统依赖到环境创建的全流程。页面提供CUDA/non-CUDA版本选择工具，可根据你的GPU型号自动推荐适配的安装命令（如pip或conda命令）。此外，官方文档还包含常见问题解答（如CUDA驱动冲突、环境变量配置），是解决安装问题的首选参考。

第三方技术平台教程
等平台的“Ubuntu配置PyTorch”系列教程，以步骤化方式拆解了安装过程：

• 基础环境准备：更新系统包、安装Python/pip、创建虚拟环境（推荐venv或conda隔离依赖）；
• PyTorch安装：区分CPU/GPU版本（GPU版需提前安装CUDA 11.x/12.x和cuDNN），提供具体的pip install命令示例（如pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118）；
• 验证环节：通过Python交互环境导入PyTorch并打印版本号、检查torch.cuda.is_available()状态，快速确认安装成功。这类教程结合实际操作场景，适合新手快速上手。

视频教程补充
B站等视频平台的“PyTorch Ubuntu安装教程”（如搜索“PyTorch Ubuntu配置”），通过屏幕演示直观展示每一步操作（如命令行输入、环境变量配置界面），并解答常见错误（如“找不到CUDA库”“pip版本过低”）。视频教程适合偏好视觉学习的用户，能更高效地掌握操作细节。

注意事项

• 优先选择最新发布的教程（如2025年以来的内容），避免因PyTorch版本更新导致命令失效；
• 安装前务必确认Ubuntu系统已更新至最新版本（sudo apt update & & sudo apt upgrade），并安装Python 3.7及以上版本；
• 若使用GPU加速，需确保NVIDIA驱动版本与CUDA Toolkit版本兼容（可通过nvidia-smi命令查看驱动版本，参考NVIDIA官方兼容性表选择CUDA版本）。

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