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