在Ubuntu上选择PyTorch模型需结合硬件环境、任务需求及版本兼容性，核心步骤如下：

1. 确认硬件与CUDA版本

   • 无GPU：选择CPU版本，安装命令：
     pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu。
   • 有NVIDIA GPU：通过nvcc --version查看CUDA版本，安装对应PyTorch版本（如CUDA 11.7对应PyTorch 2.0+），命令示例：
     conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia。

2. 选择Python版本与虚拟环境

   • PyTorch要求Python≥3.8，建议使用虚拟环境隔离依赖：
     conda create -n pytorch_env python=3.8，激活后安装PyTorch。

3. 根据任务选择模型类型

   • 分类任务：可选用ResNet、VGG等预训练模型，通过torchvision.models加载，如：
     model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)。
   • 回归/目标检测：选择对应模型（如YOLO、SSD），需关注输入输出格式及损失函数适配。

4. 评估模型性能指标

   • 分类任务：关注准确率、精确率、召回率、F1分数，可通过sklearn.metrics或torchmetrics计算。
   • 回归任务：重点评估均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。

5. 优化与调参

   • 调整学习率、批量大小等超参数，使用验证集监控模型表现，避免过拟合。
   • 可尝试数据增强（如torchvision.transforms）提升模型泛化能力。

参考来源：