pytorch装哪个版本？安装后GPU不可用怎么办？

2025年了，还有小伙伴不知道下载哪个版本的PyTorch？选择PyTorch版本时，需综合考虑硬件配置、Python版本和需求场景。以下是详细建议：

一、PyTorch版本选择核心原则

考虑因素	推荐选择
稳定性优先	最新稳定版（如2.3.0）
兼容性需求	查看项目代码/教程要求的版本（如旧项目可能需1.8.0）
GPU支持	CUDA 11.8（主流选择）或CUDA 12.1（新显卡如RTX 40系）
轻量化部署	CPU-only版本（无GPU时）

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二、当前推荐版本（2024年7月）

1. 主流选择

• 最新稳定版：torch==2.3.0

  • 支持CUDA 11.8/12.1

  • 适合新项目，修复了旧版漏洞

  • 安装命令：

    bash

    复制

    下载

    # CUDA 11.8
    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
    
    # CPU-only
    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

2. 特殊需求版本

• 需要长期支持（LTS）：torch==2.0.1（官方维护至2024年底）

• 旧代码兼容：

  • torch==1.13.1（兼容老CUDA 10.2）

  • torch==1.8.0（经典论文复现常用）

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三、版本选择决策流程图

 

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四、关键操作指南

1. 查看CUDA版本（GPU用户必做）

bash

复制

下载

nvidia-smi  # 右上角显示最高支持的CUDA版本
nvcc --version  # 查看已安装的CUDA版本

• 注意：PyTorch的CUDA版本 ≤ 驱动支持的版本即可，无需完全一致

2. 验证安装

python

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下载

import torch
print(torch.__version__)            # 查看PyTorch版本
print(torch.cuda.is_available())    # 检查GPU是否可用
print(torch.version.cuda)           # 查看PyTorch使用的CUDA版本

3. 版本降级/升级

bash

复制

下载

# 降级到指定版本
pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

# 升级到最新版
pip install --upgrade torch torchvision torchaudio

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五、常见问题解决方案

Q1：安装后GPU不可用？

• 原因：PyTorch CUDA版本与系统CUDA不兼容

• 解决：

  bash

  复制

  下载

  # 查看系统CUDA版本
  cat /usr/local/cuda/version.txt
  # 重新安装匹配版本
  pip install torch==2.3.0+cu118  # 替换为你的CUDA版本

Q2：内存不足如何安装？

• 使用CPU-only版本：

  bash

  复制

  下载

  pip install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

Q3：Mac M1/M2芯片选择？

• 安装官方优化版：

  bash

  复制

  下载

  pip install torch torchvision torchaudio

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六、终极建议

1. 新手选择：直接安装最新稳定版CPU版本（无GPU烦恼）

2. GPU用户：根据nvidia-smi结果选择cu118或cu121

3. 生产环境：锁定版本号（如torch==2.3.0）避免意外升级

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