部署TensorFlow或PyTorch时应选用哪个Ubuntu版本以确保稳定性？

在部署 TensorFlow 或 PyTorch 时，选择合适的 Ubuntu 版本对系统的稳定性、兼容性和长期支持（LTS）至关重要。以下是推荐和建议：

推荐的 Ubuntu 版本：Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS

✅ 首选：Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish)

• 支持周期：至 2027 年 4 月
• 优点：
  • 支持最新的 CUDA、cuDNN 和 GPU 驱动
  • 更好的硬件兼容性（尤其对新显卡）
  • 官方 Docker 镜像广泛支持（如 nvidia/cuda, tensorflow/tensorflow, pytorch/pytorch）
  • Python 3.10 默认支持，与最新版 PyTorch/TensorFlow 兼容良好
• 适用场景：新项目、生产环境、云服务器部署

次选但稳定：Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)

• 支持周期：至 2025 年 4 月
• 优点：
  • 经过大量验证，社区文档丰富
  • 多数教程和部署指南基于此版本
  • 对旧硬件支持更好
• 注意：Python 3.8 为主流版本，部分新版框架可能需要手动安装更高版本 Python

不推荐的版本：

• ❌ Ubuntu 18.04 LTS：虽然仍在支持中（至 2023 年已结束标准支持，扩展安全维护至 2028），但软件包较旧，CUDA 支持受限，不推荐用于新项目。
• ❌ 非 LTS 版本（如 23.04、23.10）：仅支持 9 个月，不适合生产部署。

附加建议：

1. 使用官方 Docker 镜像（强烈推荐）：

   # TensorFlow
   docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter
   
   # PyTorch
   docker pull pytorch/pytorch:latest

   可避免系统依赖冲突，提升可移植性。

2. GPU 支持：

   • 确保使用支持 NVIDIA 驱动 + CUDA 的 Ubuntu 版本（22.04 推荐）
   • 安装 NVIDIA Container Toolkit 可简化 GPU 使用

3. Python 环境管理：
   使用 conda 或 venv 隔离环境，避免系统级冲突。

总结：

👉 结论：优先选择 Ubuntu 22.04 LTS，以获得最佳的稳定性、性能和长期支持。