PyTorch 版本、torchvision 版本和 Python 版本的对应关系

PyTorch 版本、torchvision 版本和 Python 版本的对应关系      

  在深度学习领域，PyTorch 及其配套库 torchvision 的使用极为广泛。但不同版本的 PyTorch、torchvision 与 Python 之间存在严格的对应关系，若版本搭配不当，会导致代码运行出错、功能无法实现等问题。本文将详细梳理三者的对应关系，并介绍基于 conda 的安装方法与常见问题解答。

一、版本对应关系

需要注意的是，实际应用中应参考 PyTorch 官方文档获取最新、最准确的版本对应信息，因为 CUDA 版本等因素也会影响版本兼容性。

二、基于 conda 安装 PyTorch

conda 是强大的包管理器和环境管理器，使用它安装 PyTorch、管理 Python 环境十分便捷，具体步骤如下：

（一）创建并激活 conda 环境

conda create -n myenv python=3.8
conda activate myenv

上述命令中，conda create -n myenv python=3.8 用于创建名为 myenv ，Python 版本为 3.8 的新环境；conda activate myenv 则可激活该环境。

（二）安装指定版本 PyTorch 及相关库

根据 PyTorch 官方指令安装目标版本。以安装 PyTorch 1.9.1 版本为例：

conda install pytorch==1.9.1 torchvision==0.10.1 torchaudio==0.9.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

该命令会安装 PyTorch 1.9.1，同时安装与其兼容的 torchvision（计算机视觉库）、torchaudio（音频处理库），cudatoolkit=10.2 用于指定 CUDA 工具包版本，-c pytorch 表示从 pytorch 渠道获取安装包。

三、常见问题与解答

（一）问题 1：安装 PyTorch 后运行出现版本不兼容错误

解答：先检查 PyTorch 与 Python 版本是否匹配。若不匹配，卸载当前版本，重新安装符合对应关系的版本组合。同时，确保其他依赖库也与 PyTorch 版本兼容。

（二）问题 2：想使用最新 PyTorch 版本，但项目依赖旧版 Python

解答：利用 conda 创建多个环境，在不同环境中分别设置所需的 Python 和 PyTorch 版本，实现不同版本项目独立运行，避免环境冲突。

（三）问题 3：如何获取 PyTorch 和 Python 版本信息

解答：在 Python 解释器中运行以下代码：

import torch
print(torch.__version__) # 输出PyTorch版本
import sys
print(sys.version) # 输出Python版本