pytorch+torchvision+python版本對應及環(huán)境安裝

更新時間：2025年03月16日 10:31:56 作者：半畝花海

本文主要介紹了pytorch+torchvision+python版本對應及環(huán)境安裝,安裝過程中需要注意Numpy版本的降級,以確保與PyTorch兼容,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下

一、版本對應

下表來自 pytorch 的 github 官方文檔：pytorch/vision: Datasets, Transforms and Models specific to Computer Vision

pytorch 安裝官網：Start Locally | PyTorch
pytorch 之前版本的安裝命令：Previous PyTorch Versions | PyTorch
torch、torchvision 等相關庫：download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

其中，命令中 "-c pytorch" 表示官方源，自己換源可以去掉。

torch 版本	torchvision 版本	torchaudio 版本	支持的 Python 版本（示例）	Cuda 版本
2.5.1	0.20.1	2.5.1	>=3.9, <3.13（3.12）[9/10/11/12]	12.4/12.1/11.8
2.5.0	0.20.0	2.5.0	>=3.9, <3.13（3.12）	12.4/12.1/11.8
2.4.1	0.19.1	2.4.1	>=3.8, <3.13（3.12）[8/9/10/11/12]	12.4/12.1/11.8
2.4.0	0.19.0	2.4.0	>=3.8, <3.13（3.12）	12.4/12.1/11.8
2.3.1	0.18.1	2.3.1	>=3.8, <3.13（3.12）8/9/10/11/12	12.1/11.8
2.3.0	0.18.0	2.3.0	>=3.8, <3.13（3.12）	12.1/11.8
2.2.2	0.17.2	2.2.2	>=3.8, <3.12 [8/9/10/11]	12.1/11.8
2.2.1	0.17.1	2.2.1	>=3.8, <3.12	12.1/11.8
2.2.0	0.17.0	2.2.0	>=3.8, <3.12	12.1/11.8
2.1.2	0.16.2	2.1.2	>=3.8, <3.12（3.10）8/9/10/11	12.1/11.8
2.1.1	0.16.1	2.1.1	>=3.8, <3.12（3.10）	12.1/11.8
2.1.0	0.16.0	2.1.0	>=3.8, <3.12（3.10）	12.1/11.8
2.0.0	0.15.0	2.0.0	>=3.8, <3.12（3.8）[8/9/10/11]	11.8/11.7
1.13.1	0.14.1	0.13.1	>=3.7.2, <=3.10（3.8）[7/8/9/10]	11.7/11.6
1.13.0	0.14.0	0.13.0	>=3.7.2, <=3.10（3.8）	11.7/11.6
1.12.1	0.13.1	1.12.1	>=3.7, <=3.10（3.8）[7/8/9/10]	11.6/11.3/10.2
1.12.0	0.13.0	1.12.0	>=3.7, <=3.10（3.8）	11.6/11.3/10.2
1.11.0	0.12.0	1.11.0	>=3.7, <=3.10（3.8）	11.3/10.2
1.10.1	0.11.2	0.10.1	>=3.6, <=3.9（3.8）[6/7/8/9]	11.3/10.2
1.10.0	0.11.0	0.10.0	>=3.6, <=3.9（3.8）	11.3/10.2
1.9.1	0.10.1	0.9.1	>=3.6, <=3.9（3.8）[6/7/8/9]	11.1/10.2
1.9.0	0.10.0	0.9.0	>=3.6, <=3.9（3.8）	11.1/10.2
1.8.1	0.9.1	0.8.1	>=3.6, <=3.9（3.8）[6/7/8/9]	11.1/10.2
1.8.0	0.9.0	0.8.0	>=3.6, <=3.9（3.8）	11.1/10.2
1.7.1	0.8.2	0.7.2	>=3.6（3.6）	11.0/10.2/10.1
1.7.0	0.8.0	0.7.0	>=3.6（3.6）	11.0/10.2/10.1

二、安裝命令（pip）

1. 版本

（1）v2.5.1 ~ v2.0.0

# v2.5.1
# CUDA 12.4
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# CPU only
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

（2）v1.13.1 ~ v1.11.0

# v1.13.1
# CUDA 11.7
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# CPU only
pip install torch==1.13.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

（3）v1.10.1 ~ v1.7.0

# v1.10.1
# CUDA 10.2
pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# CPU only
pip install torch==1.10.1+cpu torchvision==0.11.2+cpu torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

2. 安裝全過程

（1）選擇版本

torch 版本	torchvision 版本	torchaudio 版本	支持的 Python 版本（示例）	Cuda 版本
2.1.0	0.16.0	2.1.0	>=3.8, <3.12（3.10）	12.1/11.8

這里選擇的框架和環(huán)境如下：torch2.1.0 | torchvision0.16.0 | torchaudio2.1.0 | python3.10 | Cuda12.1，若需要將創(chuàng)建的虛擬環(huán)境添加到 Jupyter Lab / Jupyter Notebook 中使用，則需要第 3-6 步，否則不用。

打開 WIN + R，輸入 “cmd”，進入命令行窗口，其他步驟如下：

# 1. Anaconda 創(chuàng)建虛擬環(huán)境
conda create -n torch python=3.10
# 2. 激活并進入虛擬環(huán)境
activate torch
# 3. 安裝 ipykernel 
pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 4. 安裝ipykernel，將虛擬環(huán)境加入 jupyter 內核中
python -m ipykernel install --name torch --display-name torch
# 5. 檢查新虛擬環(huán)境是否成功加入內核
jupyter kernelspec list
# 6. 從指定文件夾里進入 jupyter
jupyter lab
# 7. 安裝 torch 等軟件包
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

注意：此時，因為 Numpy 2.x 等其他的相關庫與 Pytorch 2.1.0 的不兼容（以 Numpy 庫為例），所以需要將 numpy 庫的版本降級至1.x.x（如 1.24.x 或 1.23.x 版本）才能與 Pytorch 2.1.0 是兼容，從而適配以上版本。具體示例步驟如下：

pip uninstall numpy
pip install numpy==1.24.3

注意：若在安裝途中不小心關閉了命令窗或者發(fā)現(xiàn)沒有關閉梯子，可先將 Anaconda 的環(huán)境中刪除未完全安裝好的虛擬環(huán)境（如在 E:\Anaconda\envs\torch 此目錄下），即可重新進行上述安裝步驟。

（2）安裝結果

3. 命令相關解釋

（1）-i / --index-url

第一條命令：pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

--index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu：這個參數(shù)指定了主要的包索引源 URL，即使用 https://download.pytorch.org/whl/cpu 作為 PyTorch 相關庫的包來源。這是 PyTorch 官方的 CPU 版本的二進制文件源。
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/：這個參數(shù)指定了鏡像源，指向清華大學的 PyPI 鏡像源，以加速從 PyPI 安裝包的速度。
當同時使用 --index-url 和 -i 時，--index-url 會設置 主索引源（比如官方 PyTorch 或其他自定義源），而 -i 用來指定 一個額外的索引源 / 備用源（如清華鏡像）。此時，pip 會先從 --index-url 指定的源查找包，如果找不到，才會去 -i 指定的額外源查找。

（2）--extra-index-url

第二條命令：pip install torch==1.13.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu：這個參數(shù)指定了額外的索引源 URL。與 --index-url 不同，--extra-index-url 只是添加額外的索引源，而不是替換原有源。此處指定的是 PyTorch 官方 CPU 版本的源。
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/：同樣指定了 PyPI 鏡像源，指向清華大學的 PyPI 鏡像源。

（3）-f / --find-links

第三條命令：pip install torch==1.10.1+cpu torchvision==0.11.2+cpu torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

-f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html：這個參數(shù)用于指定一個包的 URL 文件列表（一個 .html 或 .xml 文件），其中列出了穩(wěn)定版本的 PyTorch 安裝包。
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/：同樣指定了 PyPI 鏡像源，指向清華大學的 PyPI 鏡像源。