pytorch以及Torchaudio安装记录

通过命令`conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia`安装的PyTorch版本号取决于官方渠道的最新稳定版本。根据PyTorch官网的版本规则，指定`pytorch-cuda=12.1`通常对应...

### PyTorch 1.2.1与CUDA 11.3组合的安装教程 对于特定版本如PyTorch 1.2.1搭配CUDA 11.3的安装，需要注意的是官方支持的情况。通常情况下，较新的CUDA版本并不一定兼容旧版的PyTorch。根据已有的信息，在链接https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 中搜索结果显示，针对CUDA 11.3的支持始于PyTorch 1.10.0版本[^1]。 因此，直接寻找PyTorch 1.2.1与CUDA 11.3的组合安装指导变得不切实际，因为这种组合不符合官方推荐和支持范围内的配置。然而，为了满足需求，可以考虑如下替代方案： #### 替代方案一：调整PyTorch版本至更高版本 如果硬件条件允许并且项目能够接受更新版本，则建议升级到至少PyTorch 1.10.0以上版本来匹配CUDA 11.3的要求。具体安装命令可参照： ```bash pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` #### 替代方案二：降级CUDA版本以适配PyTorch 1.2.1 另一种方法是降低使用的CUDA工具包版本以便于与早期版本的PyTorch相容。这涉及到卸载当前高版本的CUDA，并重新安装适合PyTorch 1.2.1的较低版本CUDA（例如CUDA 9.x 或者 10.x）。此操作需谨慎执行，确保不会影响其他依赖相同CUDA环境的应用程序。 #### 注意事项 - **环境一致性**：当通过`conda`管理多个Python环境中时，应保证各虚拟环境下安装的CUDA Toolkit版本与其对应的Base环境保持一致，以免引发后续错误[^5]。 - **软件冲突风险**：更改现有系统的CUDA版本可能会引起与其他基于同一套件构建的应用之间的冲突，所以在做出任何改动前最好备份重要数据并评估潜在的影响。