如何安装旧版本的Pytorch

不同的项目所使用的Pytorch版本可能不同,一般而言,高版本的Pytorch可以向下兼容的,但有时可能会需要旧版本的Pytorch。

1、首先进入Pytorch官网(PyTorch),下滑找到" install previous versions of PyTorch",或点击"Get started"后找到" install previous versions of PyTorch"。

2、点击" install previous versions of PyTorch",就能发现各种版本以及他们各自的安装方式。

3、找到自己需要的版本,选择使用conda命令安装还是pip命令安装,接着根据自己的操作系统选择,然后根据自己是否有独立GPU还是只有CPU,以及硬件CUDA版本,复制对应的安装命令。

4、到Anaconda Prompt中(适用于conda和pip命令),跳转到想要安装pytorch的虚拟环境下,使用3中复制的命令执行。

  • conda指令基本格式(Windows+GPU):
python 复制代码
# CUDA 11.8
conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1  pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

等号后面的均为版本号。

如果官网通道没有该版本,或者下载速度太慢,可以将通道换为其他通道:

python 复制代码
conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1  pytorch-cuda=11.8 -c 通道地址

|-----------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 镜像 | 地址 |
| 清华镜像 | Index of /anaconda/cloud/pytorch/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror |
| 北京外国语大学镜像 | https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ |
| 阿里巴巴镜像 | http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ |
| 南京大学镜像 | https://mirror.nju.edu.cn/pub/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ |

可以使用以下命令:

python 复制代码
conda search pytorch --c 镜像通道

来查找该通道中有哪些版本的Pytorch。

使用以下命令:

python 复制代码
conda search pytorch=版本 --c 镜像通道

来验证镜像通道是否有这个版本的Pytorch。

  • pip指令基本格式(windows+GPU)
python 复制代码
# CUDA 11.8
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
相关推荐
MYH5162 分钟前
拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满
人工智能·pytorch·python
某人辛木6 分钟前
基于tensorflow实现的猫狗识别
人工智能·python·tensorflow
大白爱琴9 分钟前
使用python进行图像处理—图像变换(6)
图像处理·人工智能·python
月忆36421 分钟前
等待组(waitgroup)
前端·爬虫·python
楽码25 分钟前
AI信息论:处理繁杂问题
人工智能·openai·trae
一个何包蛋!!28 分钟前
相关类相关的可视化图像总结
开发语言·python·数据可视化
技术便签28 分钟前
第一篇:Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明
人工智能·python·ai编程·agi·多智能体·智能体·adk
love530love41 分钟前
教程:PyCharm 中搭建多级隔离的 Poetry 环境(从 Anaconda 到项目专属.venv)
开发语言·ide·人工智能·windows·python·pycharm
聚客AI43 分钟前
PyTorch进阶:从自定义损失函数到生产部署全栈指南
人工智能·pytorch·深度学习
Apache RocketMQ1 小时前
RocketMQ 客户端负载均衡机制详解及最佳实践
人工智能