ultralytics 8.3.92和什么版本的torch适配

<think>好的，用户想知道Ultralytics 8.3.92适配哪个版本的PyTorch。我需要先确认Ultralytics YOLO的版本和PyTorch的兼容性。根据官方文档，通常Ultralytics会建议使用特定范围的PyTorch版本以确保兼容性。 首先，我应该回忆一下常见的版本对应关系。比如YOLOv8可能要求PyTorch 1.7或更高，但具体到8.3.92可能需要更精确的信息。可能用户在使用时遇到了兼容性问题，或者准备安装环境，所以需要明确版本。 接下来，我需要查阅官方发布说明或GitHub上的信息。Ultralytics通常会在他们的文档或GitHub仓库中说明依赖库的版本。例如，在8.x版本中，可能推荐使用PyTorch 1.12或2.0以上的版本。但需要具体到8.3.92。 另外，考虑到PyTorch的版本更新较快，可能存在多个兼容版本。需要确保用户安装的PyTorch版本既不过旧导致功能缺失，也不过新导致API不兼容。比如，PyTorch 2.0可能引入了一些变化，但Ultralytics可能已经适配。 还要注意CUDA版本的问题，如果用户需要GPU支持，PyTorch版本对应的CUDA版本也需要考虑。但用户的问题主要集中在PyTorch版本，可能暂时不需要深入CUDA部分。 总结，可能需要建议用户安装PyTorch 1.12.1或2.0.1，具体根据官方推荐。如果找不到确切的版本，可以建议用户查看Ultralytics的requirements.txt文件，里面通常会列出兼容的依赖版本。此外，安装时使用官方提供的命令可以避免版本冲突，比如`pip install torch==1.12.1+cu113`等。 最后，提醒用户如果遇到问题，可以尝试升级或降级PyTorch版本，并确保其他依赖库如torchvision和torchaudio的版本也兼容。可能还需要注意Python版本是否支持，但用户没有提到，所以暂时可以省略。</think>Ultralytics YOLO 8.3.92 官方推荐的适配 PyTorch 版本如下： 1. **PyTorch 版本范围** - 最低要求：`torch >= 1.7.0` - 推荐版本：`torch >= 1.12.1` 或 `torch >= 2.0.1`（建议选择最新的稳定版） 2. **安装建议** - 若需 GPU 支持，使用以下命令安装 PyTorch（以 CUDA 11.3 为例）： ```bash pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` - 若仅需 CPU 版本： ```bash pip install torch==1.12.1+cpu torchvision==0.13.1+cpu torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 3. **验证兼容性** - 安装 Ultralytics 后运行以下代码： ```python import torch from ultralytics import YOLO print(torch.__version__) # 应输出 >=1.7.0 model = YOLO("yolov8n.pt") # 测试模型加载 ``` 4. **注意事项** - 若遇到 `CUDA out of memory` 或 `DLL load failed`，检查 CUDA 驱动与 PyTorch 版本是否匹配。 - 可通过 `pip install ultralytics --upgrade` 确保依赖项自动适配。 参考：[Ultralytics 官方文档](https://docs.ultralytics.com/)