一般来说,Python 3.x对应着PyTorch 1.x。例如,Python 3.6对应着PyTorch 1.6,Python 3.7对应着PyTorch 1.7,以此类推。这种对应关系有助于保持代码的一致性和可移植性。二、选择合适的版本组合PyTorch支持Python 3.5及以上版本。然而,并非所有版本的Python都能与所有版本的PyTorch兼容。因此,用户需要根据自己的需求和实际...
PyTorch 1.9.0及以上版本:推荐Python 3.8和3.9,支持Python 3.6和3.7 PyTorch 1.8.0及以上版本:推荐Python 3.8,支持Python 3.6和3.7 PyTorch 1.7.0及以下版本:推荐Python 3.6和3.7,支持Python 3.5 2. torchvision与Python版本的对应关系 torchvision通常与对应版本的PyTorch一起使用,因此其支持的Python版本与PyTorch相同。
Python与PyTorch的版本对应关系如下: PyTorch 1.0 要求 Python 3.5 或更高版本 PyTorch 1.1 要求 Python 3.6 或更高版本 PyTorch 1.2 要求 Python 3.6 或更高版本 PyTorch 1.3 要求 Python 3.6 或更高版本 PyTorch 1.4 要求 Python 3.5 或更高版本 PyTorch 1.5 要求 Python 3.5 或更高版本 PyTorch 1.6 要求 Pyt...
PyTorch版本和Python版本之间的对应关系如下表所示: 从表中可以看出,PyTorch的最新版本1.9.0支持Python 3.7和3.8。因此,在安装PyTorch之前,需要先确保已经安装了与所选择的PyTorch版本兼容的Python版本。可以通过以下命令检查Python版本: importsysprint(sys.version) 1. 2. 安装PyTorch和适配的Python版本 安装PyTorch可以使...
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…
PyTorch与CUDA的版本对应：CUDA版本选择：若使用GPU加速，需选择与CUDA版本相匹配的PyTorch版本。例如，CUDA 10.0对应特定版本的PyTorch。CPU环境：如目标环境为CPU，则选择不依赖CUDA的PyTorch版本。PyTorch与Python的版本对应：Python版本兼容性：PyTorch支持特定范围的Python版本。安装前需确认PyTorch版本与Python...
yTorch与torchvision、python对应关系 torch torchvision python main / nightly main / nightly >=3.7, <=3.10 1.12.0 0.13.0 >=3.7, <=3.10 1.11.0 0.12.3 >=3.7, <=3.10 1.10.2 0.11.3 >=3.6, <=3.9 1.10.1 0.11.2 >=3.6, <=3.9
在PyTorch 官网上有如下安装对照表,同时也有历史版本安装对照表 从零开始配置python深度学习环境大概有如下配置步骤: 方案一: 电脑安装显卡驱动,然后安装CUDA、cuDNN,安装miniconda3。前面都是在电脑基础环境配置,后面的操作都是在conda环境中,安装torch、cudatoolkits等深度学习包 ...