pytorch+torchvision+python版本对应及环境安装_Python

一、版本对应

下表来自 pytorch 的 github 官方文档：pytorch/vision: datasets, transforms and models specific to computer vision

pytorch 安装官网：start locally | pytorch
pytorch 之前版本的安装命令：previous pytorch versions | pytorch
torch、torchvision 等相关库：download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

其中，命令中 "-c pytorch" 表示官方源，自己换源可以去掉。

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、安装命令（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. 安装全过程

（1）选择版本

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

这里选择的框架和环境如下：torch2.1.0 | torchvision0.16.0 | torchaudio2.1.0 | python3.10 | cuda12.1，若需要将创建的虚拟环境添加到 jupyter lab / jupyter notebook 中使用，则需要第 3-6 步，否则不用。

打开 win + r，输入 “cmd”，进入命令行窗口，其他步骤如下：

# 1. anaconda 创建虚拟环境
conda create -n torch python=3.10
# 2. 激活并进入虚拟环境
activate torch
# 3. 安装 ipykernel 
pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 4. 安装ipykernel，将虚拟环境加入 jupyter 内核中
python -m ipykernel install --name torch --display-name torch
# 5. 检查新虚拟环境是否成功加入内核
jupyter kernelspec list
# 6. 从指定文件夹里进入 jupyter
jupyter lab
# 7. 安装 torch 等软件包
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：此时，因为 numpy 2.x 等其他的相关库与 pytorch 2.1.0 的不兼容（以 numpy 库为例），所以需要将 numpy 库的版本降级至1.x.x（如 1.24.x 或 1.23.x 版本）才能与 pytorch 2.1.0 是兼容，从而适配以上版本。具体示例步骤如下：

pip uninstall numpy
pip install numpy==1.24.3

注意：若在安装途中不小心关闭了命令窗或者发现没有关闭梯子，可先将 anaconda 的环境中删除未完全安装好的虚拟环境（如在 e:\anaconda\envs\torch 此目录下），即可重新进行上述安装步骤。

（2）安装结果

3. 命令相关解释

（1）-i / --index-url

第一条命令：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：这个参数指定了主要的包索引源 url，即使用 https://download.pytorch.org/whl/cpu 作为 pytorch 相关库的包来源。这是 pytorch 官方的 cpu 版本的二进制文件源。
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/：这个参数指定了镜像源，指向清华大学的 pypi 镜像源，以加速从 pypi 安装包的速度。
当同时使用 --index-url 和 -i 时，--index-url 会设置 主索引源（比如官方 pytorch 或其他自定义源），而 -i 用来指定 一个额外的索引源 / 备用源（如清华镜像）。此时，pip 会先从 --index-url 指定的源查找包，如果找不到，才会去 -i 指定的额外源查找。

（2）--extra-index-url

第二条命令：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：这个参数指定了额外的索引源 url。与 --index-url 不同，--extra-index-url 只是添加额外的索引源，而不是替换原有源。此处指定的是 pytorch 官方 cpu 版本的源。
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/：同样指定了 pypi 镜像源，指向清华大学的 pypi 镜像源。

（3）-f / --find-links

第三条命令：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：这个参数用于指定一个包的 url 文件列表（一个 .html 或 .xml 文件），其中列出了稳定版本的 pytorch 安装包。
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/：同样指定了 pypi 镜像源，指向清华大学的 pypi 镜像源。