torch、torchvison、python对应版本

已于 2023-03-26 20:36:19 修改
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文章标签： 深度学习 pytorch python
于 2023-03-26 13:49:27 首次发布
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torch : 1.11.0 torchvision : 0.12.0 python : 3.8.13 可运行faster R-CNN

張張-張張
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torch对应版本torchvision和torchAudio
04-18 2万+
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。
深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装
zfgfdgbhs的博客
02-19 1703
注意：此时，因为 Numpy 2.x 等其他的相关库 与 Pytorch 2.1.0 的不兼容（以 Numpy 库为例），所以需要将 numpy 库的版本降级至1.x.x（如 1.24.x 或 1.23.x 版本）才能与 Pytorch 2.1.0 是兼容，从而适配以上版本。注意：若在安装途中不小心关闭了命令窗或者发现没有关闭梯子，可先将 Anaconda 的环境中删除未完全安装好的虚拟环境（如在 E:\Anaconda\envs\torch 此目录下），即可重新进行上述安装步骤。二、安装命令（pip）
电脑没有NAVIDIA显卡，安装CPU版的pytorch。在虚拟环境中下载python、torch、torchvison、d2l。
qq_45215119的博客
11-04 834
主要是要根据自己的版本下载对应的库的版本，这点很关键。在不知道版本之间对应关系时别随便下载，搜索到对应的版本之后下载会事半功倍。电脑上没有GPU和NAVIDIA显卡时，下载CPU版的pytorch时，下载torch就是pytorch了。
PyTorch：在Python中学习和使用Pytorch
02-15
火炬 该存储库将用于跟踪我在python 3.8中对Pytorch的学习及其工具，并记录我所做的任何著名项目。 相关规格 Windows 10 戴尔Inspiron 7000 英伟达GTX 1050 水蟒4.9.0 Anaconda软件包名称 版本 雪花石膏 0.7.12 啊 0.26.2 氩气2-cffi 20.1.0 天体 2.4.2 async_generator 1.1 原子写入 1.4.0 属性 20.2.0 autopep8 1.5.4 巴别塔 2.8.0 回呼 0.2.0 加密 3.2.0 布拉斯 1个 漂白 3.2.1 纤毛状的 0.7.0 ca证书 2020.10.14 认证 2020.6.20 cffi 1.14.3 夏尔代 3.0.4 云雀 1.6.0 科罗拉多州 0.4.4 密码学 3.1.1 cudatool
PyTorch 版本、torchvision 版本和 Python 版本的对应关系
最新发布
m0_73367097的博客
05-08 1209
PyTorch 版本、torchvision 版本和 Python 版本的对应关系
pytorch1.7 安装
01-19 4835
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
torch、torchvision及python版本对应关系
qq_41691504的博客
09-23 1664
cuda版本
torch与python对应版本
weixin_52811483的博客
03-15 4753
pytorch与python对应版本
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。
python3.6 安装 torch 和 torchvision 对应可用的Pillow版本
08-05
安装PyTorch v1.9.0 torchvision v0.10.0，中间也是经历了很多波折，当然，大部分是网络问题和版本适配问题，所以完事后，将中间使用到的Pillow包分享一下，可以方便大家下载到，我自己环境是：核心是TX1，系统环境...
torch跟torchvison 版本对应
03-10
- **PyTorch官方GitHub仓库**的发布说明（如[Releases页面](https://github.com/pytorch/pytorch/releases)）中会标注对应版本的torchvision。 - **PyTorch历史版本安装指南**：[Previous PyTorch Versions]...
pytorch-1.1.0-cudo10.0+torchvision--pip安装.rar
06-27
内涵文件torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl和torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】
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Pytorch、Torchvision、Python版本对应表（2023.5.20）
Y2894297258的博客
05-20 6064
Pytorch、Torchvision、Python的版本如果不对应，会出现报错。
python、torch、torchvision对应的版本关系
weixin_42620513的博客
03-01 2213
1：python、torch、torchvision对应的版本关系
[环境配置][原创]pytorch torchvision tensorflow cuda python对应表
FL1623863129的博客
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pytorch版本 torchvision版本 cuda版本 python版本 备注 0.4.0 0.2.2 Cuda8.0/9.0/9.1 [3.5,3.7] 0.4.1 0.2.2 Cuda8.0/9.0/9.2 ...
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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🚀【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！💡
安装对应版本pytorch和torchvision
Yezy
09-05 1360
3、在下载的whl文件对应目录下打开cmd，进入对应虚拟环境，pip install xxx.whl即可。PS：安装后，通过torch.cuda.is_available()命令来判断是否是gpu版本。
机器学习_Python对应版本Pytorch及PyG安装
qq_43496508的博客
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Python对应版本Pytorch及PyG安装
cuda12.8和python3.12对应哪个pytorch
03-16
<think>好的，用户想找与CUDA 12.8和Python 3.12兼容的PyTorch版本。首先，我需要确认这两个版本是否被PyTorch官方支持。 先看CUDA 12.8，实际上NVIDIA的CUDA版本通常以主版本号加次版本号的形式发布，比如12.0、12.1等。但目前官方发布的最高版本是CUDA 12.4，12.8可能还不存在或者是一个笔误。用户可能指的是CUDA 12.1或者12.4？或者是测试版？需要检查NVIDIA的文档或者PyTorch的安装指南。 接下来是Python 3.12。PyTorch通常会在新Python版本发布后的一段时间内支持，但需要确认当前稳定版是否已经支持。比如，PyTorch 2.1可能支持到Python 3.11，而PyTorch 2.2或更高版本可能开始支持Python 3.12。 查阅PyTorch官网的安装页面，发现目前稳定版（如2.1.0）可能还不支持Python 3.12。用户可能需要使用nightly版本或者预发布版本，这些通常通过特定的索引URL安装。例如，用户提到的引用[2]中提到了使用`--index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128`，这里的cu128可能对应CUDA 12.x的某个版本，但需要确认cu128是否对应CUDA 12.8。 不过，CUDA的版本在PyTorch的安装命令中通常用cuXXX表示，比如cu117对应CUDA 11.7。但cu128这样的标识可能不存在，或者是一个占位符。用户可能混淆了CUDA的版本号，或者PyTorch还没有发布对应CUDA 12.8的版本。这时候应该建议用户检查CUDA 12.8是否真实存在，或者是否有其他版本可用。 另外，用户提供的引用[1]中提到，conda安装的版本可能较低，而引用[2]中的命令使用pip安装预发布版本。因此，可能需要引导用户使用nightly构建来获得最新的支持，但需要告知可能存在的不稳定性。 总结下来，步骤应该是： 1. 确认CUDA 12.8是否存在，或者是否是用户输入错误。 2. 检查PyTorch的官方安装指南，寻找支持Python 3.12的版本。 3. 如果官方稳定版不支持，建议使用nightly版本，并给出对应的安装命令。 4. 提醒用户注意预发布版本可能存在的问题。 可能的问题包括CUDA版本过高尚未被支持，或者Python 3.12需要更高版本的PyTorch。需要确保提供的安装命令准确，并建议用户核实CUDA版本的正确性。</think>根据PyTorch官方资源和NVIDIA文档，目前CUDA 12.8尚未发布，实际最新版本为CUDA 12.4。Python 3.12的支持需结合PyTorch版本选择： 1. **PyTorch稳定版** - 截至2024年7月，稳定版PyTorch 2.3.0支持CUDA 12.1及以下版本，Python 3.12需要验证兼容性 - 安装命令示例： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia ``` 2. **预发布版/Nightly构建** - 若需Python 3.12和最新CUDA支持，可通过测试通道安装： ```bash pip install --pre torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121 ``` 该命令适配CUDA 12.1环境，实际CUDA版本需与驱动匹配[^2] 3. **版本兼容性验证** - 运行`python -c "import torch; print(torch.__version__)"`检查PyTorch版本 - 运行`torch.cuda.is_available()`验证CUDA状态
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