📊 PyTorch 镜像信息完整整合（MECE 原则）
PyTorch 镜像信息按Python 版本 + Ubuntu 版本 + CUDA 版本维度进行分类，确保信息完整、互斥且无遗漏：
1. Python 3.12 (Ubuntu 22.04)
| PyTorch 版本 | CUDA 版本 |
|---|
| 2.8.0 | 12.8 |
| 2.8.0 | 12.4 |
| 2.8.0 | 12.1 |
2. Python 3.10 (Ubuntu 22.04)
| PyTorch 版本 | CUDA 版本 |
|---|
| 2.8.0 | 11.8 |
| 2.8.0 | 12.1 |
3. Python 3.8 (Ubuntu 20.04)
| PyTorch 版本 | CUDA 版本 |
|---|
| 2.8.0 | 11.8 |
| 2.8.0 | 11.3 |
4. Python 3.8 (Ubuntu 18.04)
| PyTorch 版本 | CUDA 版本 |
|---|
| 2.1.0 | 11.1 |
| 2.0.0 | 11.1 |
| 2.1.0 | 11.0 |
| 2.0.0 | 11.0 |
| 2.1.0 | 10.1 |
| 2.0.0 | 10.1 |
5. Python 3.7 (Ubuntu 18.04)
| PyTorch 版本 | CUDA 版本 |
|---|
| 2.1.0 | 10.0 |
| 2.0.0 | 10.0 |
✅ 核心结论
- 版本梯度：PyTorch 镜像覆盖2.0.0 ~ 2.8.0版本，适配从 Ubuntu 18.04 到 22.04 的系统环境。
- Python 兼容性：支持 Python 3.7、3.8、3.10、3.12，其中 3.8 是最广泛兼容的版本。
- CUDA 覆盖：CUDA 版本从 10.0 到 12.8，可满足不同世代 GPU 的加速需求。
- 环境互斥性：同一 Python+Ubuntu 组合下，CUDA 版本互不重叠，无重复配置，便于按需选择。
