pytorch版本对应

最新推荐文章于 2025-06-26 11:17:17 发布
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#pytorch #深度学习 #人工智能

python3.7 + cuda11.3 + torch0.11.3-gpu-cp37 + torchvision0.12.0-gpu-cp37 是我目前跑下来没什么问题的版本。
如果要采用pip安装可以用 torch_stable下载到本地再安装

【深度学习】xformers与pytorch的版本对应关系
q742971636的博客
05-27 1万+
【代码】【深度学习】xformers与pytorch的版本对应关系。
CUDA | RTX3070 | Pytorch 版本对应| 深度学习加速器
m0_72160465的博客
06-20 1397
这个教程在b站和网上很多，但是随着软件更新，包的冲突问题也越来越明显，所以在这里记录我的版本。
Pytorch | 版本对应
小鱼干的博客
05-01 9271
Pytorch | 版本对应Cuda版本Python版本 在安装Pytorch版本时，需要去找对应需要的cuda、cudatoolkit、torchvision、python等，苦于网上一堆都不符合要求，浪费许多时间，这里自己做个记录，大家有更好的感谢提出！ Cuda版本 直接看官网吧，这个最有用！！！ 官网 下载链接也在里面啥的 Python版本 老版本了(1.5之前)，欢迎提出新的对应哈 PyTorch 1.5 pytorch-1.5 PyTorch 1.5.0 + fasta
深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装
ttrr27的博客
12-01 3万+
​Hi，大家好，我是半亩花海。要让一个基于 torch 框架开发的深度学习模型正确运行起来，配置环境是个重要的问题，本文介绍了pytorch、torchvision、torchaudio及python 的对应版本以及环境安装的相关流程。
pytorch(gpu)环境搭建&&yolov5超详细环境搭建gpu版本
最新发布
hdf521999的博客
06-26 1091
本文详细介绍了GPU环境搭建流程，包含CUDA Toolkit与PyTorch的版本匹配、安装步骤，以及cuDNN的配置方法。首先通过nvidia-smi查看显卡支持的CUDA版本，从官网下载对应版本的CUDA和PyTorch，并验证安装。然后安装cuDNN并覆盖CUDA目录文件。接着安装Anaconda管理Python环境，创建虚拟环境后安装PyTorch的GPU版本，最后通过torch.cuda.is_available()验证GPU是否可用。文中提供了大量截图和官网链接，帮助读者顺利完成环境配置。
pytorch安装版本对应问题
Seraph09的博客
08-17 631
参考pytorch, cudatoolkit之间的版本对应关系。
pytorch 版本对应关系
ANAN永不败315的博客
09-30 1020
Python与PyTorch的版本对应
m0_59118857的博客
08-19 3万+
以下是一些常见的Python和PyTorch版本对应关系。请注意，随着时间的推移，版本可能会有所改变，因此在使用时请务必查阅最新文档以获取准确的信息。请注意，Python 2.x 分支在2020年已经停止维护，因此强烈建议使用Python 3.x 版本。一般来说Python3.x对应着PyTorch1.x。
【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系
longii11的博客
04-28 3803
NVIDIA CUDA Toolkit （CUDA）为创建高性能 GPU 加速应用程序提供了一个开发环境。借助 CUDA 工具包，您可以在 GPU 加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和 HPC 超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括 GPU 加速库、调试和优化工具、C/C++ 编译器以及用于部署应用程序的运行时库。重新新建环境，安装cuda11版本的包和对应的pytorch。说明cuda、cudnn版本是对应的，没有问题。六个cuda版本，目前在用的是。
【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】
热门推荐
clmeng77的博客
03-03 15万+
Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令
pytorch版本对应python
01-21
因此，无法直接从该引用中获取pytorch版本对应的python版本信息。 2. 引用中提到了在使用conda安装pytorch时，可以指定pytorch和torchvision的版本号。但是该引用中没有提到具体的python版本号。 综上所述，根据...
pytorch 0.4.1 for python3.7 官方windows64位版本
09-30
pytorch 0.4.1 for python3.7 官方windows64位版本，pip安装
pytorch1.7 安装
01-19 4870
pip install torch==1.x.x -i https://pypi.douban.com/simple pip install torchvision==0.x.x -i https://pypi.douban.com/simple 安装kornia pip install kornia==0.x.x -i https://pypi.douban.com/simple pytorch=1.3, kornia=0.3.1 pytorch=1.7, kornia=0.5.1
python 3.7安装并配置 pytorch（torch 1.8.2 + cuda 11.1 + torchaudio 0.8.2 + torchvision 0.9.2）
code_of_yang的博客
11-09 2万+
本片文章主要介绍在Windows下 python 3.7 配置 pytorch，帮助需要的朋友避坑。安装 pytorch 需要多个版本适配，本文提供一种使用于python 3.7 和 cuda 的安装方法，同时给出一些处理问题的建议，运气不好装 torch真的很需要耐心~~~~
总结：pytorch对应版本安装
千里之行，始于足下
04-19 9万+
为方便，自用 pytorch15 conda create -n py36_torch15_cuda92 python=3.6 conda activate py36_torch15_cuda92 conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=9.2 -c pytorch conda create -n py36_torch15_cuda101 python=3.6 conda activate py36_torch15_cuda1
【环境搭建】Python、PyTorch与cuda的版本对应表
weixin_41809117的博客
08-16 5万+
Torch版本可选的CUDA版本支持的Python版本
MongoDB 各个位版本下载地址
JDMXI的博客
03-09 1万+
官网首页下载需要填写资料 windows版本 Linux版本
版本匹配指南：PyTorch版本、torchvision 版本和Python版本的对应关系
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03-09 2万+
🚀【版本匹配秘籍】PyTorch+torchvision与Python的完美联姻🔥 🌟PyTorch与Python版本搭配，你选对了吗？深度学习中，版本匹配如同找对另一半，关键而微妙！🔍 📊一文解析PyTorch、torchvision与Python的版本联姻图谱，让你秒懂如何“门当户对”！👫 🎯如何挑选最适合你的PyTorch版本？一篇文章告诉你答案！🎁 🐍conda安装PyTorch？别愁，手把手教你轻松搞定！👨‍💻 🙋遇到版本冲突？别慌，常见问题解答助你轻松破局！💡
pytorch、pytorch_lightning、torchmetrics版本对应
向上生长的程序媛的博客
07-03 1万+
PyTorch Lightning 与PyTorch版本对应安装
pytorch 版本对应
03-28
<think>嗯，用户想知道不同PyTorch版本之间的差异和依赖关系。首先，我需要回忆一下PyTorch版本管理的关键点。用户可能是在安装或升级PyTorch时遇到了兼容性问题，比如CUDA版本不匹配，或者依赖的库如torchvision版本不对。这时候，了解PyTorch各版本与CUDA、Python以及其他库的对应关系就很重要了。 根据引用[2]，PyTorch版本需要与代码所需版本匹配，否则会出错。用户应该检查代码需要的版本，然后根据官方文档或可靠的指南选择合适的组合。例如，引用[4]提到CUDA版本和PyTorch的安装命令，比如CUDA 12.1对应特定的安装指令。这说明不同PyTorch版本可能依赖不同的CUDA驱动版本，用户需要先确认自己的CUDA版本，再选择对应的PyTorch安装。 另外，引用[2]还推荐了一篇关于版本匹配的博客，里面可能有PyTorch、torchvision和Python版本的对应关系。用户需要知道这些信息来避免兼容性问题。比如，PyTorch 1.8可能只支持Python 3.6到3.8，而最新的PyTorch 2.0可能需要Python 3.8以上。同时，torchvision和torchaudio的版本也需要与PyTorch主版本对应。 用户可能还想了解不同版本之间的主要差异，比如功能更新或性能改进。例如，PyTorch 1.0引入了TorchScript，而1.5版本支持了通道最后的存储格式，2.0版本可能引入了编译优化。这些差异会影响用户选择是否升级，或者如何调整现有代码。 依赖关系方面，除了CUDA和Python，可能还涉及其他库如NumPy。引用[3]提到PyTorch和NumPy的关系，虽然它们可以互操作，但不同PyTorch版本可能依赖不同NumPy版本，这也是需要注意的。 总结来说，回答需要涵盖以下几点： 1. PyTorch版本与CUDA的对应关系，如引用[4]所示。 2. Python版本的要求，根据引用[2]提到的匹配指南。 3. 配套库如torchvision和torchaudio的版本兼容性。 4. 主要版本的功能差异，帮助用户理解升级的影响。 5. 如何查询官方资源（如官网或博客）获取准确信息，如引用[1]和[2]提到的。 可能还需要提醒用户使用conda或pip安装时指定版本号，并注意不同源（如-c pytorch）的影响。此外，测试安装后的环境是否正常工作，比如检查torch.cuda.is_available()验证CUDA支持。 用户可能遇到的问题包括安装错误、运行时版本不匹配导致的异常，或者功能变更引起的代码错误。因此，回答应强调检查现有环境、参考官方文档，以及分步骤验证兼容性的重要性。</think>### PyTorch 各版本的差异与依赖关系详解 #### 一、PyTorch 版本与核心依赖的对应关系 1. **CUDA 版本兼容性** PyTorch 的 GPU 版本需要与 CUDA 驱动严格匹配。例如： - **PyTorch 2.0+** 默认支持 CUDA 11.7/11.8[^4] - **PyTorch 1.12** 需搭配 CUDA 11.6 - **PyTorch 1.10** 支持 CUDA 10.2/11.3 若 CUDA 版本不匹配，将导致无法调用 GPU 加速。安装时可通过命令指定 CUDA 版本： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia # 示例[^4] ``` 2. **Python 版本要求** PyTorch 版本与 Python 版本绑定： - **PyTorch ≥2.0**：需 Python ≥3.8 - **PyTorch 1.8~1.12**：支持 Python 3.6~3.9 - **PyTorch ≤1.7**：仅支持 Python ≤3.8[^2] 3. **配套库版本（torchvision/torchaudio）** `torchvision` 和 `torchaudio` 需与 PyTorch 主版本对齐，例如： - PyTorch 2.0 → torchvision 0.15、torchaudio 2.0 - PyTorch 1.12 → torchvision 0.13、torchaudio 0.12[^2] #### 二、主要版本差异与功能演进 | 版本 | 核心改进 | 应用场景影响 | |------------|-----------------------------------|-----------------------------| | **PyTorch 2.0** | 引入 `torch.compile` 编译优化，提升推理速度 | 生产环境部署效率提升 | | **PyTorch 1.10**| 支持通道优先（Channels Last）内存格式 | 计算机视觉模型训练优化 | | **PyTorch 1.8** | 新增分布式训练 API `torch.distributed` | 多机多卡训练简化 | | **PyTorch 1.5** | 支持 ONNX 导出动态图模型 | 模型跨框架部署（如 TensorRT） | #### 三、依赖管理实践建议 1. **环境隔离**：使用 `conda` 或 `venv` 创建独立环境，避免全局依赖冲突。 2. **版本查询**： - 官方版本存档：[Previous PyTorch Versions | PyTorch](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)[^1] - 社区指南：参考详细的版本匹配博客（如引用提到的资源）。 3. **验证安装**： ```python import torch print(torch.__version__) # 输出 PyTorch 版本 print(torch.cuda.is_available()) # 检查 CUDA 是否可用 ``` #### 四、典型问题与解决方案 - **问题1**：`ImportError: undefined symbol: cudaGetDeviceCount` **原因**：PyTorch 与 CUDA 驱动版本不兼容。 **解决**：根据 CUDA 版本重装 PyTorch（参考官方安装命令[^4]）。 - **问题2**：代码依赖 `torchvision 0.12`，但当前环境安装的是 `0.15` **解决**：指定版本安装：`pip install torchvision==0.12.0` ---
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