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
1、了解对应的pytorch版本 要成功运行cuda架构,所需的pytorch版本必须与python和cuda版本对应,以下为cuda与pytorch对应关系 cuda与pytorch版本对应表 版本大致按照这个表格对应,最新的cuda12.3版本亲测可以兼容pytorch2.0.0,其余未知,参考官网Previous PyTorch Versions | PyTorch pytorch与python对应关系 python与pytorch,torchv...
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...
1.1、CPU版本 VersionPython versionCompilerBuild tools tensorflow-2.19.0 3.9-3.12 CLANG 18.1.4 Bazel 6.5.0 tensorflow-2.18.0 3.9-3.12 CLANG 17.0.6 Bazel 6.5.0 tensorflow-2.17.0 3.9-3.12 CLANG 17.0.6 Bazel 6.5.0 tensorflow-2.16.1 3.9-3.12 CLANG 17.0.6 Bazel 6.5.0 tensorflow-2.15.0 3.9-...
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。 3. 安装命令 安装PyTorch和torchvision的最简单方法是使用pip命令。以...
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…
「确定 PyTorch 版本」: 使用以下 Python 代码来查看 PyTorch 的版本:import torchprint(torch.__version__) 记下显示的 PyTorch 版本号。例如,版本号可能类似于 1.8.1。 「检查兼容性」: 一旦你确定了各个组件的版本号,你可以查阅 PyTorch 的官方文档,了解哪个版本的 PyTorch 与哪个版本的 CUDA 和显卡驱动兼容...
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 ...
( 3)同时指定PyTorch和CUDAToolkit版本 如果你十分确定CUDA版本以及对应PyTorch和CUDAToolkit对应版本可运行conda install pytorch=X.X.X cudatoolkit=X.X -c pytorch 安装完成后可使用python查看