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在Ubuntu中选择适合深度学习的版本时，需综合考虑稳定性、软件兼容性、硬件支持和长期维护周期。以下是具体建议：
1. 推荐版本：Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish）
- 长期支持 (LTS)：官方维护至 2027年（可延长至2032年），适合长期稳定的开发环境。
- 软件生态：
- 预装较新的工具链（如Python 3.10、GCC 11），兼容主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）。
- NVIDIA驱动和CUDA Toolkit支持完善，便于GPU提速。
- 稳定性：经过广泛测试，避免滚动更新版（如Ubuntu 23.10）可能引入的兼容性问题。
2. 其他版本选择场景
- 需要最新特性：可尝试非LTS版本（如Ubuntu 23.10），但需注意：
- 维护周期短（仅9个月），需频繁升级。
- 可能遇到新驱动或库的兼容性问题（尤其是CUDA/cuDNN）。
- 旧硬件兼容性：若使用较老GPU（如Maxwell架构），可考虑 Ubuntu 20.04 LTS（维护至2025年），其驱动支持更成熟。
3. 关键配置建议
- GPU支持：
- NVIDIA显卡：安装官方驱动（推荐版本470/515/525）和对应CUDA版本（如CUDA 11.8或12.x）。
- AMD显卡：需使用ROCm（Ubuntu 22.04对ROCm 5.x支持较好）。
- 容器化开发：使用Docker或Singularity封装环境，避免系统依赖冲突。
4. 避坑指南
- 避免版本过新：如非必要，勿选刚发布的Ubuntu版本（如24.04初期），等待社区验证。
- 双系统注意事项：若安装双系统，建议分配至少100GB磁盘空间（数据集和模型占用大）。
总结
- 首选：Ubuntu 22.04 LTS（平衡稳定性和新特性）。
- 备选：Ubuntu 20.04 LTS（旧硬件或特定框架需求）。
- 避免：非LTS版本（除非短期实验用途）。
安装后，建议参考NVIDIA官方文档或框架（如PyTorch/TensorFlow）的安装指南配置环境。