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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):
# 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:

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:

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: 

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)
# 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


http://www.kler.cn/a/585896.html

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