深度学习装Ubuntu哪个版本？

在进行深度学习开发时，选择合适的 Ubuntu 版本非常重要，因为它需要与 NVIDIA 驱动、CUDA、cuDNN 以及主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）兼容。以下是推荐的 Ubuntu 版本及选择建议：

✅ 推荐版本：Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS

1. Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)

• 优点：
  • 长期支持（LTS），支持到 2025 年。
  • 被广泛用于生产环境和科研项目。
  • 所有主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、Keras 等）都对其有良好支持。
  • CUDA 和 cuDNN 官方安装包对 20.04 支持非常成熟。
• 适用场景：
  • 稳定性优先，希望使用经过充分验证的系统。
  • 使用较老硬件或希望获得最大兼容性。

⚠️ 注意：虽然 20.04 很稳定，但软件源中的某些库可能较旧，需手动更新（如 gcc、cmake）。

2. Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish)

• 优点：
  • 更新的内核和驱动支持，对新硬件（如 RTX 30/40 系列显卡）更友好。
  • 默认支持较新的 GCC、Python、CMake 等工具链。
  • 同样是 LTS 版本，支持到 2027 年。
  • PyTorch 和 TensorFlow 官方均提供针对 22.04 的预编译包。
• 适用场景：
  • 新机器、新 GPU（尤其是 NVIDIA Ampere 或 Ada 架构）。
  • 希望使用较新的开发工具和 Python 生态。

✅ 当前（2024年）更推荐 Ubuntu 22.04 LTS，尤其是在新设备上部署深度学习环境。

❌ 不推荐的版本：

• Ubuntu 18.04 LTS：虽然曾经很流行，但已接近生命周期尾声（2023年4月停止标准支持，仅限扩展安全维护），部分新版本 CUDA 和 PyTorch 可能不再支持。
• 非 LTS 版本（如 21.10、23.04）：无长期支持，不适合用于深度学习开发或生产环境。

选择建议总结：

安装后关键步骤（无论哪个版本）：

1. 安装最新 NVIDIA 显卡驱动（推荐使用 ubuntu-drivers 自动安装）。
2. 安装 CUDA Toolkit（从 NVIDIA 官网 下载对应版本）。
3. 安装 cuDNN（需注册开发者账号）。
4. 使用 Conda 或 venv 管理 Python 环境。
5. 安装 PyTorch / TensorFlow（通过 pip 或 conda 安装 GPU 版本）。

示例命令（Ubuntu 22.04 + NVIDIA）：

# 安装推荐驱动
sudo ubuntu-drivers autoinstall

# 重启后检查
nvidia-smi

# 再安装 CUDA（例如 12.1）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-1-local_12.1.1-530.30.02-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-1-local_12.1.1-530.30.02-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-1-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

结论：

👉 首选 Ubuntu 22.04 LTS，其次 Ubuntu 20.04 LTS。
避免使用过旧或非 LTS 版本。

如果你告诉我你的 GPU 型号和主要使用的框架（如 PyTorch/TensorFlow），我可以给出更具体的版本建议。