最新 PyTorch 安裝 以及 CUDA 版本

如果要安裝最新的 PyTorch 其實(shí)是很簡(jiǎn)單的，直接到官網(wǎng)首頁就有各種系統(tǒng)的安裝方法，如同所示：

這里有一個(gè)是 CUDA 版本，實(shí)測(cè)需要一模一樣，這個(gè)CUDA 版本涉及到三個(gè) NVIDIA 驅(qū)動(dòng)版本，CUDA版本，CUDNN 版本，他們之間的兼容性可以參考這個(gè)網(wǎng)址：

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/support-matrix/index.html

這里在強(qiáng)調(diào)一下，版本最好是完全對(duì)應(yīng)，實(shí)測(cè) 10 和 10.1 都是不一樣的。

兼容性

PyTorch 歷史版本安裝

尤其是當(dāng)你的代碼是老代碼的時(shí)候，最好是使用對(duì)應(yīng)的版本，可以少踩很多坑。如果是重頭開始學(xué)，當(dāng)然是可以從最新的開始。

這里也是官網(wǎng)的一個(gè)網(wǎng)址：
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

PyTorch 歷史版本安裝
歷史版本安裝真的很剛需。還有一個(gè)小 ?trick 假如你不知道軟件的版本，可以看你的代碼開發(fā)時(shí)間對(duì)應(yīng)的版本發(fā)布的時(shí)間，大概涉及到的幾個(gè)版本，等一下會(huì)在依賴庫兼容里面解釋。

依賴庫歷史版本安裝

分兩種情況，第一是依賴庫版本是知道的，那么就很簡(jiǎn)單了直接 pip install ?xxx==版本號(hào)，其中 xxx 是庫的名字。

第二種，不知道版本號(hào)，那么首先搞清楚程序開發(fā)的時(shí)間，然后去依賴庫的 release 頁面，找到比較近的 release，多嘗試幾次一般就能找到了。

以 transformers 為例，它的 release 頁面：

以上就是 PyTorch 老項(xiàng)目運(yùn)行過程中，驅(qū)動(dòng)版本，框架版本，依賴版本的一些解決方法。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【深度学习】PyTorch 历史版本安装-祖传老代码运行刚需的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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