使用PyTorch时,确保与Python及相关的软件包相兼容是非常重要的。不正确的版本组合可能导致安装失败或运行时错误,影响开发效率和项目进度。 PyTorch/Python/Cuda版本对应和和兼容性PyTorch versionPythonC++Stabl…
https://github.com/pytorch/vision#installation。具体如下: 也可以通过Previous PyTorch Versions | PyTorch查看torch、torchaudio和torchvision对应版本。 1、我的cuda是11.6,python3.7,win系统,所以选择如下版本。 2、在上一步选择了torch1.12.0版本后,在https://github.com/pytorch/vision#installation中找到对应的to...
如果您需要安装特定版本的Torch,请使用conda install pytorch=<version> torchvision=<version> torchaudio=<version> -c pytorch命令,将<version>替换为您需要的版本号。 验证Torch是否成功安装。在Python解释器中输入import torch,如果没有报错,则表示Torch安装成功。同时,您可以使用torch.cuda.is_available()检查CUDA是...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 该命令安装了指定版本的cudatoolkit,cudatoolkit是一个已编译好的 CUDA 库,它会在运行时被 PyTorch 使用,而不依赖于系统全局的 CUDA 安装。同时 torch 也会自动安装与指定版本的PyTorch兼容的cuDNN。 此链接为 pytorch 和 cudatoolkit 版本...
torchvision0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 可以用pip下载,不过速度很慢,直接在网站上下载速度很快:download.pytorch 在官网上找到对应的版本点击下载即可 注释:cu111表示cuda版本为11.1,1.9.0%2表示1.9.0的版本 cp38表示python版本为3.8的版本,3.9表示Python版本为3.9 ...
cuda、torch、torchvision对应版本以及安装 查找torch与torchvision对应版本 匹配情况如下: 1.在线下载: 在pytorch官网选择相应的历史版本,使用conda或者pip安装,使用官网的镜像下载很慢,建议使用其他的镜像源,这里我使用的是阿里的镜像速度还不错。 pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -...
安装时应遵循版本对应原则。例如，若使用CUDA 10.0，应选择相应的PyTorch版本。如果目标环境为CPU而非GPU，选择不依赖CUDA的PyTorch版本。此外，PyTorch的子库如torchvision、torchaudio、torchtext等也需与主库保持兼容。确保所有依赖库版本在文档或官方指南中列出的范围内，以避免兼容性问题。获取详细版本信息...
cuda对应pytorch版本 深度学习不要下载安装cuda包,直接虚拟环境里: conda install pytorch==1.9.1 torchvision==0.10.1 torchaudio==0.9.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge _libgcc_mutex 0.1 main defaults _openmp_mutex 5.1 1_gnu defaults...
pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch # CUDA 11.0 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=11.0 -c pytorch # CPU Only conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cpuonly -c pytorch...
(3)同时指定CUDA Toolkit版本和PyTorch 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,根据表二查询到合适版本的PyTorch。 运行conda install pytorch=1.1.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch即可。 注:(1)需要安装torchaudio以及torchvision时将其放在pytorch之后即可,如:conda install pytorch torchaudio torchvision cudatoolkit=...