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深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装

news 来源：原创 2025/6/6 11:46:41

Hi，大家好，我是半亩花海。要让一个基于 torch 框架开发的深度学习模型正确运行起来，配置环境是个重要的问题，本文介绍了 pytorch、torchvision、torchaudio 及 python 的对应版本以及环境安装的相关流程。

一、版本对应

二、安装命令（pip）

1. 版本

（1）v2.5.1 ~ v2.0.0

（2）v1.13.1 ~ v1.11.0

（3）v1.10.1 ~ v1.7.0

2. 安装全过程

（1）选择版本

（2）安装结果

参考文章

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。

参考文章

[1] pytorch，torchvision与python版本对应关系及安装命令_pytorch python版本-CSDN博客

[2] Python安装torch（含torch和torchvision对应版本）-CSDN博客

深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装

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目录引言一、推动 Android 应用创新的核心力量 1.1 人工智能与机器学习的崛起 1.2 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）的应用扩展 1.3 5G技术的推动 1.4 跨平台开发技术的成熟 1.4.1 React Native 1.4.2 Flutter 1.4.3 Taro …...

编程日记 2025/6/3 5:09:29

Spring Boot--@PathVariable、@RequestParam、@RequestBody

目录声明！！ 什么是RESTful？ RESTful 的基本原则无状态性（Stateless） 统一接口（Uniform Interface） 分层系统（Layered System） 缓存（Cacheable&#…...

编程日记 2025/6/3 22:26:15

网站HTTP改成HTTPS

您不仅需要知道如何将HTTP转换为HTTPS，还必须在不妨碍您的网站自成立以来建立的任何搜索排名权限的情况下进行切换。为什么应该从HTTP转换为HTTPS？ 与非安全HTTP于不同，安全域使用SSL（安全套接字层）服务器上的加密代…...

编程日记 2025/6/3 18:34:12

Spring Boot + Netty + WebSocket 实现消息推送

1、关于Netty Netty 是一个利用 Java 的高级网络的能力，隐藏其背后的复杂性而提供一个易于使用的 API 的客户端/服务器框架。 2、Maven依赖 <dependencies><dependency><gr…...

编程日记 2025/6/3 8:23:06

AI之HardWare：英伟达NvidiaGPU性价比排名(消费级/专业级/中高端企业级)以及据传英伟达Nvidia2025年将推出RTX 5090/5080、华为2025年推出910C/910D

AI之HardWare：英伟达NvidiaGPU性价比排名(消费级/专业级/中高端企业级)以及据传英伟达Nvidia2025年将推出RTX 5090/5080、华为2025年推出910C/910D 目录英伟达NvidiaGPU性能排名(消费级/专业级/中高端企业级) NVIDIA中消费级和专业级 GPU NVIDIA中高端企业GPU …...

编程日记 2025/6/3 16:29:25

ESP32云开发二( http + led + lcd)

文章目录前言先上效果图platformio.iniwokwi.tomldiagram.json源代码编译编译成功上传云端完结撒花⭐⭐⭐⭐⭐ 前言阅读此篇前建议先看此片熟悉下wokwi https://blog.csdn.net/qq_20330595/article/details/144289986 先上效果图 Column 1Column 2 platformio.ini wokwi…...

编程日记 2025/6/4 7:43:11

JavaScript语言的软件工程

JavaScript语言的软件工程引言在当今软件开发的浪潮中，JavaScript已不仅仅是一个简单的前端脚本语言。它的位置已经升华为全栈开发的重要语言之一，借助Node.js等技术，JavaScript不仅可以用于浏览器环境，还可以在后端服务器中运…...

编程日记 2025/6/3 16:28:58

【Qt】04－Lambda表达式

前言一、概念引入二、使用方法2.1 基本用法代码示例2.2 捕获外部变量2.3 参数列表三、完整代码mywidget.cppsecondwidget.cppmywidget.hsecondwidget.h 总结前言一、概念引入 Lambda表达式（Lambda Expressions）是C11标准引入的一种匿名函数对象&…...

编程日记 2025/6/4 7:42:06

Golang 生态学习

1. Go 语言基础在深入 Go 语言的生态之前，首先需要掌握 Go 语言本身的核心特性。 • Go 语言官方文档：https://golang.org/doc/ Go 官方文档是学习语言基础和标准库的首选资源。 • 学习内容： • 基础语法：数据类型、控制流…...

编程日记 2025/6/3 16:28:36

一、版本对应

二、安装命令（pip）

1. 版本

（1）v2.5.1 ~ v2.0.0

（2）v1.13.1 ~ v1.11.0

（3）v1.10.1 ~ v1.7.0

2. 安装全过程

（1）选择版本

（2）安装结果

3. 命令相关解释

（1）-i / --index-url

（2）--extra-index-url

（3）-f / --find-links

参考文章

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