python版本是3.12，要安装什么版本的torch和torchvision

### 查找与 Python 3.12 兼容的 PyTorch 和 TorchVision 版本 目前，Python 3.12 是一个相对较新的版本，许多主流库（包括 PyTorch 和 TorchVision）尚未完全支持这一版本。通常情况下，这些库会在新版本发布后的几个月内逐步增加对其的支持。然而，在等待官方支持的同时，可以采取一些措施来评估和解决问题。 --- #### 1. **确认当前支持状态** 截至最近更新的信息，PyTorch 和 TorchVision 的正式发行版主要支持 Python 3.8 至 Python 3.11[^1]。对于 Python 3.12，由于其发布时间较短，大多数框架仍在适配过程中。这意味着直接通过 `pip` 安装可能会因缺乏预构建二进制文件而导致失败。 为了验证可用性，可以尝试以下命令： ```bash pip install torch torchvision --pre ``` 此命令会安装最新的预览版本，可能包含对 Python 3.12 的初步支持。需要注意的是，预览版本可能存在稳定性问题或功能限制。 --- #### 2. **手动编译以适应 Python 3.12** 如果发现没有现成的轮子适用于 Python 3.12，可以从源码自行编译 PyTorch 和 TorchVision。这种方法需要一定的技术背景以及适当的开发工具链： ##### 编译 PyTorch 从 GitHub 下载最新代码并按照说明进行本地构建： ```bash git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git cd pytorch python setup.py install ``` 确保已安装必要的依赖项（如 CMake、Ninja 等）。此外，还需特别关注 CUDA 工具链的配置，尤其是当目标平台涉及 GPU 计算时。 ##### 编译 TorchVision 同样地，获取对应分支的 TorchVision 源码，并执行如下操作： ```bash git clone --branch <target_version> https://github.com/pytorch/vision.git cd vision export BUILD_VERSION=<desired_version> python setup.py install ``` 请注意，自定义编译路径下的模块导入可能出现异常；因此建议将其移至标准位置后再运行程序。 --- #### 3. **回退到稳定组合** 鉴于实验性质的操作存在一定风险，推荐暂时采用较低版本的 Python（例如 Python 3.9 或 Python 3.10），以便利用已被广泛测试过的搭配方案。具体而言，以下是一些经过验证的兼容组合[^2]: | Python Version | PyTorch Version | TorchVision Version | |----------------|------------------|----------------------| | 3.9 | 2.0 | 0.15 | | 3.10 | 1.13 | 0.14 | 以上表格仅作为参考示例，请根据实际需求调整选择范围。 --- #### 4. **监控社区动态** 最后提醒一点，密切关注相关项目的公告页面或者邮件列表有助于及时了解进展状况。比如订阅 [PyTorch Forums](https://discuss.pytorch.org/) 中有关 Python 新特性讨论的话题，能够第一时间获知何时全面拥抱 Python 3.12。 --- ### 示例代码片段 下面给出一段简单的检测脚本，帮助判断所选组件间是否存在潜在矛盾之处： ```python import torch import torchvision print(f"Torch version: {torch.__version__}") print(f"Vision version: {torchvision.__version__}") if int(torch.__version__.split('.')[0]) >= 2: print("Compatible configuration detected.") else: raise EnvironmentError("Incompatible environment found!") ``` --- ### 总结 尽管现阶段难以找到完美契合 Python 3.12 的 PyTorch/TorchVision 组合，但借助预发布渠道或是手工定制手段均有可能达成目的。与此同时也要意识到伴随时间推移，未来必然会有更加成熟的选项可供采纳。 ---