PyTorch碎片：PyToch和Torchvision对应版本

冷不防 2023-02-19 15:21 5阅读 0赞

## 前言 ##

*  **错误分析**：

1.  安装pytorch或torchvision时，无法找到对应版本
2.  cuda可以找到，但是无法转为.cuda()

*  **以上两种或类似错误，一般由两个原因可供分析：**

1.  cuda版本不合适，重新安装cuda和cudnn
2.  pytorch和torchvision版本没对应上

## pytorch和torchvision版本对应关系 ##

以下版本截止2021年3月24日

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>pytorch</th> 
   <th>torchvision</th> 
   <th>python</th> 
   <th>cuda</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>1.8.0</td> 
   <td>0.9.0</td> 
   <td>&gt;=3.6</td> 
   <td>10.2,11.1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>1.7.1</td> 
   <td>0.8.2</td> 
   <td>&gt;=3.6</td> 
   <td>9.2, 10.1,10.2,11.0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>1.7.0</td> 
   <td>0.8.0</td> 
   <td>&gt;=3.6</td> 
   <td>9.2, 10.1,10.2,11.0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>1.6.0</td> 
   <td>0.7.0</td> 
   <td>&gt;=3.6</td> 
   <td>9.2, 10.1,10.2</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>1.5.1</td> 
   <td>0.6.1</td> 
   <td>&gt;=3.6</td> 
   <td>9.2, 10.1,10.2</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>1.5.0</td> 
   <td>0.6.0</td> 
   <td>&gt;=3.6</td> 
   <td>9.2, 10.1,10.2</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>1.4.0</td> 
   <td>0.5.0</td> 
   <td>==2.7, &gt;=3.5, &lt;=3.8</td> 
   <td>9.2, 10.0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>1.3.1</td> 
   <td>0.4.2</td> 
   <td>==2.7, &gt;=3.5, &lt;=3.7</td> 
   <td>9.2, 10.0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>1.3.0</td> 
   <td>0.4.1</td> 
   <td>==2.7, &gt;=3.5, &lt;=3.7</td> 
   <td>9.2, 10.0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>1.2.0</td> 
   <td>0.4.0</td> 
   <td>==2.7, &gt;=3.5, &lt;=3.7</td> 
   <td>9.2, 10.0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>1.1.0</td> 
   <td>0.3.0</td> 
   <td>==2.7, &gt;=3.5, &lt;=3.7</td> 
   <td>9.0, 10.0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&lt;1.0.1</td> 
   <td>0.2.2</td> 
   <td>==2.7, &gt;=3.5, &lt;=3.7</td> 
   <td>9.0, 10.0</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## conda安装方法 ##

根据pytorch官网方法安装，参考

> https://pytorch.org/get-started

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvcmdfemhhbw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

上面命令为安装最新的版本，为了能够应对各种不同硬件条件，常需要手动输入命令安装特定版本，可参考如下代码

# 安装pytorch==1.x.0 torchvision==0.x.0 cudatoolkit=10.x
    conda install pytorch==1.x.0 torchvision==0.x.0 cudatoolkit=10.x -c pytorch

比如，举个更具体地例子：

# CUDA 9.2
    conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
    
    # CUDA 10.0
    conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
    
    # CPU Only
    conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cpuonly -c pytorch

## 后话 ##

其实，环境中各版本对应关系出错，很容易导致各种乱七八糟地错误，所以尽量按照官方的要求安装。

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