PyTorch 版本、torchvision 版本和 Python 版本的對應關系??????

??在深度學習領域，PyTorch 及其配套庫 torchvision 的使用極為廣泛。但不同版本的 PyTorch、torchvision 與 Python 之間存在嚴格的對應關系，若版本搭配不當，會導致代碼運行出錯、功能無法實現等問題。本文將詳細梳理三者的對應關系，并介紹基于 conda 的安裝方法與常見問題解答。

一、版本對應關系

需要注意的是，實際應用中應參考 PyTorch 官方文檔獲取最新、最準確的版本對應信息，因為 CUDA 版本等因素也會影響版本兼容性。

二、基于 conda 安裝 PyTorch

conda 是強大的包管理器和環境管理器，使用它安裝 PyTorch、管理 Python 環境十分便捷，具體步驟如下：

（一）創建并激活 conda 環境

conda create -n myenv python=3.8
conda activate myenv

上述命令中，conda create -n myenv python=3.8 用于創建名為 myenv ，Python 版本為 3.8 的新環境；conda activate myenv 則可激活該環境。

（二）安裝指定版本 PyTorch 及相關庫

根據 PyTorch 官方指令安裝目標版本。以安裝 PyTorch 1.9.1 版本為例：

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

該命令會安裝 PyTorch 1.9.1，同時安裝與其兼容的 torchvision（計算機視覺庫）、torchaudio（音頻處理庫），cudatoolkit=10.2 用于指定 CUDA 工具包版本，-c pytorch 表示從 pytorch 渠道獲取安裝包。

三、常見問題與解答

（一）問題 1：安裝 PyTorch 后運行出現版本不兼容錯誤

解答：先檢查 PyTorch 與 Python 版本是否匹配。若不匹配，卸載當前版本，重新安裝符合對應關系的版本組合。同時，確保其他依賴庫也與 PyTorch 版本兼容。

（二）問題 2：想使用最新 PyTorch 版本，但項目依賴舊版 Python

解答：利用 conda 創建多個環境，在不同環境中分別設置所需的 Python 和 PyTorch 版本，實現不同版本項目獨立運行，避免環境沖突。

（三）問題 3：如何獲取 PyTorch 和 Python 版本信息

解答：在 Python 解釋器中運行以下代碼：

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