python 3.7.9 可以装什么版本的 pytorch?

Python 3.7.9 中兼容的 PyTorch 版本

简介

探索 Python 3.7.9 中兼容的不同版本的 PyTorch 框架，深入了解每个版本的特点和依赖项。本文将指导您选择最适合您特定需求的 PyTorch 版本，并提供逐步安装指南。

兼容版本

Python 3.7.9 与以下版本的 PyTorch 兼容：

• PyTorch 1.12.0
• PyTorch 1.11.0
• PyTorch 1.10.2
• PyTorch 1.9.1
• PyTorch 1.8.1

版本特性

PyTorch 1.12.0

• 最新版本，提供最新的功能和优化。
• 改进了多 GPU 训练性能。
• 支持 CUDA 11.6 和 cuDNN 8.2。

PyTorch 1.11.0

• 引入了 TorchServe，用于将 PyTorch 模型部署到生产环境。
• 改进了对动态形状的支持。
• 支持 CUDA 11.3 和 cuDNN 8.1。

PyTorch 1.10.2

• 修复了重大错误和稳定性问题。
• 添加了对 ONNX 1.11 的支持。
• 支持 CUDA 11.1 和 cuDNN 8.0。

PyTorch 1.9.1

• 引入了 PyTorch Mobile，用于将 PyTorch 模型部署到移动设备。
• 改进了对 Python 3.8 的支持。
• 支持 CUDA 11.0 和 cuDNN 7.6。

PyTorch 1.8.1

• 修复了重大错误和稳定性问题。
• 添加了对 CUDA 10.2 和 cuDNN 7.6 的支持。
• 引入了 torch.cuda.is_available() 函数。

依赖项

安装 PyTorch 时，需要满足以下依赖项：

• Python 3.7.9
• CUDA（如果使用 GPU 训练）
• cuDNN（如果使用 GPU 训练）
• pip（用于安装 PyTorch）

安装指南

要安装兼容的 PyTorch 版本，请使用以下命令：

bash
pip install torch==X.Y.Z torchvision==X.Y.Z torchaudio==X.Y.Z


其中 X.Y.Z 是您要安装的 PyTorch 版本。

常见问题解答

问：哪种 PyTorch 版本最适合我？
答：选择最适合您的版本取决于您的具体需求和约束。最新版本（PyTorch 1.12.0）提供最新功能，而较旧版本（例如 PyTorch 1.8.1）可能更稳定。

问：我需要安装 CUDA 和 cuDNN 吗？
答：如果您计划使用 GPU 训练，则需要安装 CUDA 和 cuDNN。这些库提供了对 GPU 的访问权限，并优化了 PyTorch 的性能。

问：如何验证我的 PyTorch 安装是否成功？
答：在终端中运行 python -c "import torch; print(torch.__version__)"。这将打印已安装的 PyTorch 版本。

问：我可以同时安装多个版本的 PyTorch 吗？
答：不建议同时安装多个版本的 PyTorch。它可能会导致版本冲突和安装问题。

问：如何升级我的 PyTorch 安装？
答：要升级 PyTorch，请使用以下命令：pip install --upgrade torch torchvision torchaudio。