安装TensorFlow或PyTorch时应选择哪个Ubuntu系统版本？

选择Ubuntu版本时，主要考虑长期支持（LTS）版本，因为它们有更长的维护周期和更好的稳定性。以下是具体建议：

推荐版本

1. Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish）

   • 当前最推荐：主流云服务、教程和框架对其支持最完善。
   • CUDA支持：完美兼容NVIDIA驱动和CUDA Toolkit（包括CUDA 11.x/12.x）。
   • Python版本：默认Python 3.10，兼容TensorFlow/PyTorch最新版。
   • 维护周期：支持到2027年4月，适合长期开发。

2. Ubuntu 20.04 LTS（Focal Fossa）

   • 稳定选择：经过长期验证，社区资源丰富。
   • CUDA支持：成熟稳定，尤其适合需要CUDA 11.x的旧项目。
   • 维护周期：支持到2025年4月，仍可安全使用。

避免的版本

• 非LTS版本（如Ubuntu 23.10）：维护周期短（仅9个月），可能遇到兼容性问题。
• 太旧的LTS版本（如Ubuntu 18.04）：2023年4月已结束主流支持，缺乏新驱动和框架支持。

选择依据

注意事项

1. NVIDIA驱动：
   • 确保系统内核与NVIDIA驱动兼容（LTS版本通常更可靠）。
   • 推荐从NVIDIA官网或APT仓库安装驱动。
2. Docker支持：
   • Ubuntu 22.04/20.04对Docker和NVIDIA Container Toolkit支持更好。
3. Python环境：
   • 建议使用conda或venv创建独立环境，避免系统Python冲突。

快速安装示例（Ubuntu 22.04）

# 1. 安装NVIDIA驱动（推荐使用CUDA Toolkit自带的驱动）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt update
sudo apt install cuda

# 2. 安装Miniconda管理Python环境
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 3. 创建虚拟环境并安装PyTorch/TensorFlow
conda create -n tf python=3.10
conda activate tf
pip install tensorflow  # 或访问官网获取PyTorch安装命令

结论

• 新手/生产环境：优先选择 Ubuntu 22.04 LTS。
• 遗留项目：根据框架要求选择 Ubuntu 20.04 LTS。
• 避免使用非LTS版本，并定期更新驱动和框架版本以保持兼容性。