python3.6，pytorch1.1，tensorflow用什么版本

<think>好的，我现在需要帮助用户查找与Python 3.6兼容的PyTorch 1.1和TensorFlow的版本。首先，我得先理清楚PyTorch和TensorFlow各自的版本兼容性，然后找到它们同时支持Python 3.6的版本组合。 首先，关于PyTorch 1.1。根据PyTorch的官方文档，PyTorch的版本通常与特定的CUDA版本和Python版本相关联。用户提到PyTorch 1.1，我需要确认这个版本是否支持Python 3.6。通常，PyTorch的旧版本会支持较旧的Python版本。比如，PyTorch 1.1.0发布于2019年，而Python 3.6在那个时候还是主流版本，所以应该兼容。接下来，我需要查找PyTorch 1.1的安装命令，可能用户需要指定正确的CUDA版本，比如cu100或更低，但用户可能没有指定CUDA版本，所以可能需要非CUDA版本或者默认的。 接下来是TensorFlow的版本。用户需要找到与Python 3.6兼容的TensorFlow版本。TensorFlow 1.x系列在后期版本中可能支持Python 3.6，而TensorFlow 2.x的早期版本可能也支持。例如，TensorFlow 2.0发布于2019年，可能支持Python 3.6，但需要确认。根据引用中的信息，用户提到使用TensorFlow-gpu 1.13.1，这可能是一个可行的版本，因为引用[2]中提到了这个版本与Python 3.6的环境。另外，TensorFlow 1.15.0是1.x的最后一个版本，可能支持Python 3.6。 现在需要确定PyTorch 1.1和TensorFlow的某个版本是否同时兼容Python 3.6。假设用户希望同时安装这两个库，那么需要它们的版本都支持Python 3.6。例如，PyTorch 1.1.0支持Python 3.6，TensorFlow 1.13.1或1.15.0也可能支持。需要检查官方文档或发布说明来确认。 可能的步骤是： 1. 确定PyTorch 1.1的兼容Python版本，确认是否支持3.6。 2. 查找TensorFlow支持Python 3.6的版本，例如1.13.x到1.15.x，或者2.0到2.1.x。 3. 确保这两个库的版本在同一个环境中可以共存，没有依赖冲突。 根据引用[4]，用户提供的PyTorch安装命令是1.9.1+cu111，但用户需要的是PyTorch 1.1，所以需要找到对应的安装命令。例如，PyTorch 1.1.0可能对应的安装命令可能需要指定旧版本的CUDA，或者使用conda安装。 此外，用户可能需要使用conda来管理环境，因为conda可以处理不同版本的依赖关系。例如，引用[2]和[3]中提到使用conda创建虚拟环境，这可能是一个好的方法。用户需要创建一个Python 3.6的环境，然后安装PyTorch 1.1和兼容的TensorFlow版本。 需要注意，PyTorch和TensorFlow可能有不同的依赖项，比如CUDA工具包。例如，PyTorch 1.1可能需要CUDA 9.0或10.0，而TensorFlow 1.13.1可能需要CUDA 10.0。需要确保CUDA版本兼容。例如，引用[3]中用户使用cudatoolkit=10.0，这可能适合TensorFlow 1.13.1，而PyTorch 1.1可能支持CUDA 10.0？ 不过，可能需要具体检查每个库的版本要求。例如，PyTorch 1.1.0的官方安装命令可能对应不同的CUDA版本。比如，PyTorch 1.1.0支持CUDA 9.0或10.0？如果用户使用CUDA 10.0，可能可以同时满足TensorFlow 1.13.1的需求。 总结可能的兼容组合： - Python 3.6 - PyTorch 1.1.0（支持Python 3.6） - TensorFlow 1.13.1 或 1.15.0（支持Python 3.6） - 对应的CUDA工具包版本，如CUDA 10.0 然后需要给出具体的安装命令，比如使用pip或conda安装这些版本。例如，PyTorch 1.1.0的安装可能需要从旧版本的渠道获取，而TensorFlow的版本可以通过pip指定版本号安装。 需要验证这些信息是否正确，可能需要参考官方发布说明或文档。例如，PyTorch 1.1.0的发布页面可能说明支持的Python版本是3.5、3.6、3.7等。TensorFlow 1.15.0的文档可能指出支持Python 3.6。 最后，建议用户使用虚拟环境（如conda）来隔离不同项目的依赖，避免版本冲突。同时，注意安装顺序，可能需要先安装PyTorch或TensorFlow，或者处理可能的依赖问题。</think>根据Python 3.6、PyTorch 1.1和TensorFlow的版本兼容性要求，以下是推荐组合及安装方法： --- ### **1. 版本兼容性分析** - **PyTorch 1.1**: 官方支持Python 3.6，且需要CUDA 9.0/10.0或非GPU版本[^1]。安装命令需指定旧版本渠道。 - **TensorFlow**: TensorFlow 1.13.1、1.15.0等版本兼容Python 3.6，并支持CUDA 10.0[^2]。 --- ### **2. 推荐组合** #### **组合1：GPU环境** - Python 3.6 - PyTorch 1.1.0 + CUDA 10.0 - TensorFlow 1.13.1 + CUDA 10.0 - 安装命令： ```bash # 创建conda虚拟环境 conda create -n py36_env python=3.6 conda activate py36_env # 安装PyTorch 1.1（CUDA 10.0版本） conda install pytorch==1.1.0 torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch # 安装TensorFlow 1.13.1（GPU版本） pip install tensorflow-gpu==1.13.1 ``` #### **组合2：CPU环境** - Python 3.6 - PyTorch 1.1.0（CPU版） - TensorFlow 1.15.0（CPU版） - 安装命令： ```bash # 创建conda虚拟环境 conda create -n py36_env python=3.6 conda activate py36_env # 安装PyTorch 1.1（CPU版本） conda install pytorch==1.1.0 torchvision cpuonly -c pytorch # 安装TensorFlow 1.15.0 pip install tensorflow==1.15.0 ``` --- ### **3. 验证安装** ```python import torch, tensorflow as tf print(torch.__version__) # 应输出 1.1.0 print(tf.__version__) # 应输出 1.13.1 或 1.15.0 ``` --- ### **注意事项** 1. **CUDA版本匹配**： GPU版本需确保CUDA工具包与PyTorch、TensorFlow兼容（如CUDA 10.0）。 2. **依赖冲突**： 使用conda管理依赖可减少冲突概率[^3]。 3. **替代方案**： 若需更高版本TensorFlow，可尝试TensorFlow 2.1.0（支持Python 3.6），但需注意接口差异。 ---