python3.8对应的torch和torchvision

<think>嗯，用户想找与Python 3.8兼容的PyTorch和TorchVision版本。首先，我需要确认PyTorch和TorchVision的版本对应关系，以及它们对Python 3.8的支持情况。 记得PyTorch官网有版本兼容性表格，可能需要查阅。Python 3.8应该支持多个PyTorch版本，比如1.8.x到2.x都有可能。但用户可能遇到环境问题，比如CUDA版本或者系统不同导致的安装差异。比如，用户之前提到的错误可能与版本不匹配有关，如引用[3]中的C++扩展加载失败，通常是因为PyTorch和TorchVision版本不对应。 根据引用[1]和[2]，用户可能需要检查CUDA和cuDNN的版本是否匹配。但用户现在的问题主要是Python 3.8的兼容性，所以重点在Python版本上。 PyTorch的官方安装命令通常会指定支持的Python版本。比如，PyTorch 1.8.0支持Python 3.6-3.9，而最新的2.x版本可能仍然支持Python 3.8。需要查看不同PyTorch版本的要求。 TorchVision的版本必须与PyTorch版本对应。例如，TorchVision 0.9.0对应PyTorch 1.8.0，而TorchVision 0.15.x对应PyTorch 2.0.x。需要列出几个常见的组合，确保它们都支持Python 3.8。 另外，用户可能需要不同的计算平台，比如CUDA版本或者CPU-only版本。需要给出对应的安装命令，如pip和conda两种方式。例如，PyTorch 1.8.0 + TorchVision 0.9.0适用于CUDA 10.2，而PyTorch 2.0.1 + TorchVision 0.15.2可能支持CUDA 11.8或CPU。 还要提醒用户验证安装后的版本，如使用import torch和torch.__version__来检查是否正确安装，如引用[1]中的方法。同时，如果遇到问题，可能需要卸载旧版本，如引用[3]提到的卸载步骤，再安装新版本。 最后，总结兼容的版本组合，并给出官方链接供用户进一步查阅。这样用户可以根据自己的CUDA环境选择适合的版本，确保兼容性。</think>### 与Python 3.8兼容的PyTorch和TorchVision版本 #### 1. 版本对应关系 PyTorch和TorchVision的版本需严格匹配，且需支持Python 3.8。以下是常见兼容组合： - **PyTorch 1.8.0** + **TorchVision 0.9.0** 支持Python 3.6–3.9，适用于CUDA 10.2或CPU[^1][^3]。 - **PyTorch 1.12.1** + **TorchVision 0.13.1** 支持Python 3.7–3.10，CUDA 11.3或CPU[^2]。 - **PyTorch 2.0.1** + **TorchVision 0.15.2** 支持Python 3.8–3.11，CUDA 11.8或CPU[^3]。 #### 2. 安装命令 根据计算平台选择对应命令（以PyTorch 2.0.1为例）： - **CUDA 11.8** ```bash pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` - **CPU-only** ```bash pip install torch==2.0.1+cpu torchvision==0.15.2+cpu --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` - **Conda安装** ```bash conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 -c pytorch ``` #### 3. 验证安装 ```python import torch import torchvision print(torch.__version__) # 输出: 2.0.1 print(torchvision.__version__) # 输出: 0.15.2 ``` #### 4. 注意事项 - 若存在旧版本冲突，需先卸载： ```bash pip uninstall torch torchvision torchaudio ``` - CUDA和cuDNN版本需与PyTorch要求一致（如CUDA 11.8对应cuDNN 8.7.0）。 #### 5. 官方兼容性参考 可查阅PyTorch官网的[版本配套表格](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)确认细节[^3]。 ---