Windows python3.5版本,无CUDA下pip安装pytorch,防掉坑

1、进入PyTorch的官网:https://pytorch.org/get-started/locally/

选择你需要安装的版本,Run this Command指的是cmd命令下运行的代码,分别安装torch和相应的深度学习库,当然有的时候会报错 ,如报错ReadTimeoutError,这个错误指的是你电脑下载这个文件速度太慢了超时了,有两种解决办法:

1、设置超时时间:

     pip --default-timeout=100 install -U pip(这一句运行在pip之前)

2、修改镜像源的地址:

     pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

3、修改pip.ini的配置,改为新的镜像源地址,实际和2一样

不幸的是,上述方法都不成功,可能是公司的网太差了,所以我就选择回家下载了 这两个文件,

    torch-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

    torchvision-0.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

然后手动安装

    pip install 路径+\torch-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

    pip

<think>好的,我现在需要帮助用户查找与Python 3.8和CUDA兼容的PyTorch版本。首先,用户提到了之前遇到的CUDA版本与显卡不兼容的问题,特别是从RTX1660升级到RTX3060后,原有的CUDA10.1无法支持,需要升级到CUDA11.0。这说明用户的当前环境可能需要匹配更高版本CUDA。 用户现在的需求是找到与Python 3.8兼容的PyTorch版本,同时支持CUDA。首先,我应该考虑PyTorch官方支持的版本组合。PyTorch通常会在其官网上提供不同版本安装命令,对应不同的CUDA版本Python版本。 接下来,我需要确定PyTorch版本CUDA版本Python 3.8之间的兼容性。例如,PyTorch 1.7.1支持CUDA 11.0,而用户之前成功使用了这个组合。但用户现在可能希望使用更新的PyTorch版本,以获得更多功能和性能优化。 我需要访问PyTorch的官方安装页面,查看各个版本的兼容性。通常,PyTorch的稳定版本会支持较新的CUDA版本,如CUDA 11.7或11.8,同时支持Python 3.8。例如,PyTorch 2.0及更高版本可能要求CUDA 11.7或更高,而Python 3.8仍被支持。 此外,用户需要确认他们的显卡驱动是否足够新,以支持所需的CUDA版本。例如,CUDA 11.8需要NVIDIA驱动程序版本至少为520.x。用户应检查当前驱动版本,必要时进行更新。 还需要提醒用户正确选择安装命令,避免环境冲突。建议使用conda或pip创建虚拟环境,并按照官方提供的命令安装,例如使用conda安装PyTorch 2.0.1+cu118。同时,安装完成后应验证CUDA是否可用,可以通过torch.cuda.is_available()来检查。 最后,用户可能需要考虑某些PyTorch版本Python 3.8的支持情况,虽然Python 3.8目前仍被广泛支持,但较新的PyTorch版本可能开始要求更高的Python版本,因此需要确认所选版本是否兼容。</think>要查找与Python 3.8和CUDA兼容的PyTorch版本,可按照以下步骤操作: ### 1. 确定CUDA版本需求 - 检查显卡支持的CUDA版本:例如RTX 3060需CUDA 11.0+[^1] - 通过`nvidia-smi`命令查看当前驱动支持的最高CUDA版本 ### 2. 选择PyTorch版本组合 以下是Python 3.8的推荐组合: | PyTorch版本 | CUDA版本 | 安装命令 | |------------|---------|---------| | 2.0.1 | 11.8 | `conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia` | | 1.13.1 | 11.7 | `pip install torch==1.13.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117` | | 1.7.1 | 11.0 | `conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch` | ### 3. 验证安装 ```python import torch print(torch.__version__) # 应显示安装版本号 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True ``` ### 4. 驱动兼容性检查 - CUDA 11.x需要NVIDIA驱动版本≥450.80.02 - 使用`nvidia-smi`查看驱动版本,若版本不足需更新驱动
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