如何快速安装低版本pytorch0.4.1和对应的torchvision

最新推荐文章于 2025-05-08 17:46:27 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： anaconda 深度学习
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本文介绍如何在Anaconda环境下快速安装特定版本的PyTorch(如0.4.1)及其配套的torchvision，解决因版本差异导致的模型兼容问题。通过配置清华源加速下载，确保安装过程顺利。

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如何快速安装低版本pytorch0.4.1和对应的torchvision

做深度学习时候，经常需要跑别人的模型。但是大家使用的pytorch或tensorflow版本不同。有的甚至版本很落后，这就需要我们去搭建相应旧版本的环境。

例如，使用anaconda创建虚拟环境安装不同深度学习框架 。首先安装低版本的pytorch
最常见的安装pytorch命令为

conda install pytorch

这条命令是默认安装最新版本的pytorch,不能满足我们的需求。那么,我们需要制定pytroch的版本

conda install pytorch=0.4.1 -c pytorch

在用conda安装pytorch或者tensorflow的过程中还会因为网络问题下载中断，而且conda有没有断点下载功能，一旦下载中断，conda就会终止安装进程退出运行
我们需要转向清华源安装,运行以下命令:

conda config --add channels https://mirrors
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Linux系统下利用anaconda创建虚拟环境并安装pytorch0.4.1和torchvision
amateur_hy的博客
06-03 1万+
参考：使用anaconda创建虚拟环境安装不同深度学习框架https://blog.csdn.net/weixin_40100431/article/details/82116171
anaconda使用-安装离线包 pytorch0.4.1
mustanger的博客
04-07 1806
在页面中找到对应版本并存放在d:\\下，本文使用 torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl。输入：pip install d:\\torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl。为了查看pytorch老版本中的一些代码，需要在环境库中安装pytorch0.4.1。返回：Successfully installed torch-0.4.1。输入：activate pytorch041 #创建的环境名称。可以新建项目并引用该环境，环境引用方法。
PyTorch学习-pytorch0.4.1和torchvision安装教程
算法之美
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PyTorch学习-pytorch0.4.1和torchvision安装教程，适用于ubuntu和Windows，安装同理可得
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pip 安装 pytorch0.4.1
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08-23 2万+
一、安装pytorch 0.4.1 cuda10 1、先conda创建环境 2、在环境中输入指令 pip install torch==0.4.1 3、安装 torchvision pip install torchvision==0.2.2 torch 0.4.1 版本对应的 torchvision版本为 0.2.2 二、安装pytorch 0.4.1 cuda 9 p...
Anaconda3下配置pytorch0.4.1 cpu版本和torchvision0.2.1（windows系统）
Pandapan1997的博客
03-31 4667
这个环境我配了三天，可以说吧所有能遇到的坑都遇到了，头简直在配环境要配秃了。。 不多bb直接上步骤 1.Anaconda 首先创建虚拟环境 然后激活环境 2.接下来就是安装环节，由于在官网上安装pytorch0.4.1实在太慢所以这里需要配置清华源 法一： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.e...
torch和torchvision对应的版本
weixin_35848967的博客
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torch的安装
Linux+CUDA9.0+pytorch0.4.1+torchvision-0.2.1机器学习（GPU炼丹炉）
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看标题就知道网上的相关资料已经有很多很多，那么直入主题。 作者最近在学习图卷积网络（GCN），看到了一篇论文《Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition》觉得挺有趣的，刚好github上面有开源代码就想着拿来复现一下他们的工作。 手上现有的一台服务器环境是（cuda9+cud...
pytorch 0.4.1+ubuntu18.04 +python3.67+cuda9.2 安装
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pytorch 0.4.1+ubuntu18.04 +python3.67+cuda9.2 安装  点击进入官网 https://pytorch.org/ 方法一：pip安装 Python3.6+pip安装cpu版本 pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.wh...
树莓派4b安装pytorch1.7.0和torchvision 0.8.0
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https://qengineering.eu/install-pytorch-on-raspberry-pi-4.html https://blog.openmined.org/federated-learning-of-a-rnn-on-raspberry-pis/
Pytorch和Torchvision版本对应
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02-04
在pytorch上下载资源过慢，所以存了下来方便大家使用，这里的torch是1.2.0版本，torchvision是0.4.0版本，先安装torch(pip install 下载目录)，再安装torchvision(pip install 下载目录)
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PyTorch是一个提供两个高级功能的python包： 具有强GPU加速度的张量计算（如numpy） 深层神经网络建立在基于磁带的自动调整系统上
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利用torch0.4.0版本的pytorch加载在torch0.4.1版本上训练的pytorch模型时，会遇到如下报错： RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel: Unexpected key(s) in state_dict: "xxxxx.num_batches_tracked" 如图所示： 此时只需...
torch和torchvision的版本对应关系
牙签2333的博客
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torch和torchvision的版本对应关系 torch和torchvision的版本对应关系 https://github.com/pytorch/vision#installation 链接: link. 图片：
torch对应版本torchvision和torchAudio
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返回False，那么是无法使用gpu的，所以需要找到pytorch和cuda的对应关系，不能安装cpu版本，不然无法使用gpu的。
pytorch与torchvision
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pytorch与torchvision pytorch0.4.0对应的torchvision版本是0.2.1
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pytorch，torchvision，python 版本对应 pytorch，torchvision，python 三者的对应关系来源于 pytorch 官方 github，链接：https://github.com/pytorch/vision#installation 创建并进入虚拟环境 创建一个虚拟环境，其中 pt 是自定义虚拟环境名称，另外根据踩坑经验 python 3.6.5 版本可以适配所有版本的 pytorch，建议创建环境时 python 解释器版本选择 3.6.5 版本。
torch torchvision版本对应关系
AI小学生
07-01 1万+
百度出来的都是老旧版本的关系，这里备份一个最新的（2022-07）再次吐槽一下Github的访问速度。。。来源在这个：GitHub - pytorch/vision: Datasets, Transforms and Models specific to Computer Visionhttps://github.com/pytorch/vision手动安装对应cuda版本的torch和torchvision包可以来这里找：https://download.pytorch.org/whl/https://d
安装pytorch0.4.1gpu
04-03
以下是在Windows上安装PyTorch 0.4.1 GPU版本的步骤： 1. 安装CUDA和cuDNN 在安装PyTorch GPU版本之前，需要先安装CUDA和cuDNN。CUDA是NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型，而cuDNN是一个用于深度神经网络的加速库。 首先，从NVIDIA官网下载并安装CUDA Toolkit。在安装CUDA时，需要注意选择与显卡驱动版本相对应的版本。 然后，从NVIDIA官网下载并安装cuDNN。请确保选择与CUDA版本相匹配的版本。将cuDNN的库文件复制到CUDA的安装目录下。 2. 创建conda虚拟环境 使用conda创建一个新的虚拟环境，以便安装PyTorch和其他相关的Python包。可以使用以下命令创建名为“pytorch_env”的虚拟环境： ``` conda create --name pytorch_env ``` 3. 激活conda虚拟环境 在安装PyTorch之前，需要激活conda虚拟环境。可以使用以下命令激活名为“pytorch_env”的虚拟环境： ``` conda activate pytorch_env ``` 4. 安装PyTorch 可以使用以下命令安装PyTorch： ``` conda install pytorch=0.4.1 torchvision cuda90 -c pytorch ``` 此命令将安装PyTorch 0.4.1版本、torchvision和CUDA 9.0。如果使用的是其他CUDA版本，请根据需要更改命令中的“cuda90”。 5. 验证安装 可以使用以下代码验证PyTorch是否已正确安装： ``` import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果PyTorch已成功安装并且CUDA可用，则应输出PyTorch版本号和True。
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