torch2.0.0跟什么版本torchvision兼容

### 安装 PyTorch 2.0.0 和 torchvision 使用 CUDA 11.7 为了安装与 CUDA 11.7 兼容的 PyTorch 2.0.0 及其依赖项，可以使用 Conda 进行环境配置。具体命令如下： ```bash conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia ``` 这条命令会从指定渠道 `-c pytorch` 和 `-c nvidia` 下载并安装所需版本的软件包及其依赖关系[^1]。 验证安装是否成功的常用方法是在 Python 解释器中执行以下代码片段来检查 PyTorch 是否能够识别到 GPU 设备以及确认所使用的 CUDA 版本： ```python import torch print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}") print(f"Number of GPUs: {torch.cuda.device_count()}") print(f"CUDA Version: {torch.version.cuda}") print(f"PyTorch Version: {torch.__version__}") ``` 这段脚本可以帮助确认当前环境中 PyTorch 的 CUDA 支持状态和版本信息[^2]。 对于特定操作系统如 Ubuntu 22.04 用户，在遵循上述指导的同时还应注意其他可能影响 CUDA 性能的因素，比如驱动程序版本匹配等问题[^3]。

<think>好的，用户的问题是想查找与PyTorch 2.0.0兼容的torchvision版本。首先，我需要回忆一下PyTorch和torchvision之间的版本对应关系。根据之前的引用，引用[1]提到pytorch和torchvision版本有对应关系，需要匹配。用户提到的是PyTorch 2.0.0，所以需要找到对应的torchvision版本。 接下来，我应该查阅PyTorch官方文档或者版本发布说明来确认兼容性。不过用户提供的引用中，引用[5]显示PyTorch 2.0.0+cu118在H100显卡上运行正常，这说明用户可能在使用CUDA 11.8的环境。这时候，我需要确定torchvision的哪个版本支持PyTorch 2.0.0以及对应的CUDA版本。 根据经验，PyTorch和torchvision的版本通常是同步发布的，主版本号和次版本号一致。例如，PyTorch 2.0.0对应的torchvision版本可能是0.15.0或0.15.1。引用[3]提到如果遇到问题，可以尝试安装torch1.13，但用户明确需要PyTorch 2.0.0，所以这个可能不适用。 另外，引用[4]中的用户遇到了torchvision版本错误的问题，他们使用的环境是PyTorch 2.0.0和CUDA 11.7，但出现找不到CUDA库的错误，这可能是因为torchvision版本与CUDA版本不匹配。因此，正确的torchvision版本不仅要匹配PyTorch版本，还要对应相同的CUDA版本。 在PyTorch官网上，通常每个版本都会有推荐的torchvision版本。例如，PyTorch 2.0.0可能会建议使用torchvision 0.15.1。用户需要根据安装命令来确认，比如使用conda或pip安装时指定的版本。引用[2]中的conda命令安装了pytorch、torchvision和torchaudio，但没有指定版本，这可能会有问题。正确的做法是指定版本，例如`conda install pytorch=2.0.0 torchvision=0.15.0 torchaudio=2.0.0 cudatoolkit=11.8`。 另外，用户需要注意是CPU版本还是GPU版本。例如，如果PyTorch是使用CUDA 11.8编译的，那么torchvision也应该对应支持CUDA 11.8的版本。如果用户使用pip安装，正确的命令可能是`pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118`。 总结，用户需要根据PyTorch的版本和CUDA版本选择对应的torchvision。对于PyTorch 2.0.0，官方推荐的是torchvision 0.15.1，同时CUDA版本需要一致，如11.8。用户可以通过官方安装命令生成器来确认正确的版本组合，确保兼容性，避免出现引用[4]中的错误。</think>根据PyTorch官方版本对应关系，与**PyTorch 2.0.0**兼容的`torchvision`版本为**0.15.1**。以下是具体信息： ### 版本对应关系 PyTorch和torchvision的版本需严格匹配，否则可能导致兼容性问题（如CUDA库加载失败、API不兼容等）[^4][^1]。 | PyTorch版本 | torchvision版本 | CUDA版本要求 | |-------------|-----------------|--------------| | 2.0.0 | 0.15.1 | CUDA 11.8 | ### 安装方式 1. **GPU版本（CUDA 11.8）** 使用以下命令安装匹配的PyTorch和torchvision： ```bash pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 或通过conda安装： ```bash conda install pytorch=2.0.0 torchvision=0.15.1 cudatoolkit=11.8 -c pytorch ``` 2. **CPU版本** ```bash pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` ### 验证安装 安装后运行以下代码检查环境： ```python import torch print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") # 应输出2.0.0 print(f"torchvision版本: {torchvision.__version__}") # 应输出0.15.1 print(f"CUDA是否可用: {torch.cuda.is_available()}") # GPU环境需返回True[^5] ``` ### 注意事项 1. **CUDA版本对齐** 若使用GPU版本，需确保系统CUDA工具包版本与PyTorch编译版本一致（例如PyTorch 2.0.0要求CUDA 11.8）。 2. **依赖冲突** 若从其他来源安装包（如TensorFlow），需检查是否存在依赖冲突。建议使用虚拟环境隔离[^4]。