(yolov10) user@master:~/HTC/Object detection/duibishiyan/yolov12$ pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple, https://pypi.ngc.nvidia.com ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.12.0+cu113 (from versions: 1.7.1, 1.8.0, 1.8.1, 1.9.0, 1.9.1, 1.10.0, 1.10.1, 1.10.2, 1.11.0, 1.12.0, 1.12.1, 1.13.0, 1.13.1, 2.0.0, 2.0.1, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2, 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.3.0, 2.3.1, 2.4.0, 2.4.1, 2.5.0, 2.5.1, 2.6.0) ERROR: No matching distribution found for torch==1.12.0+cu113

<think>嗯，用户遇到了安装PyTorch特定版本的问题，具体是torch==1.12.0+cu113找不到匹配的版本。首先，我需要回忆一下PyTorch的版本命名规则。通常，版本号后面的+cuXXX表示对应的CUDA版本，所以cu113应该是CUDA 11.3。但根据用户提供的引用信息，比如引用[2]中提到安装torch==1.12.1+cu102时，可用的版本列表里并没有cu102，而可用的版本是1.12.0, 1.12.1等，但可能不带CUDA后缀或者不同的CUDA版本。这可能说明用户需要的特定CUDA版本组合在官方源中没有对应的预编译包。 接下来，我需要查看用户提供的引用内容。引用[3]提到需要根据版本对应表来安装，并提供了一个链接。这可能意味着用户需要确认PyTorch版本与CUDA版本的兼容性。例如，torch 1.12.0可能需要特定的CUDA版本，比如cu102或cu113，但官方可能没有提供cu113的预编译包，或者需要从特定的渠道下载。 另外，引用[4]中提到用户通过指定cu102成功安装，而引用[5]则是通过更换镜像源解决。这可能提示用户需要检查CUDA版本是否正确，或者尝试使用正确的安装命令，包括-f参数指定PyTorch的官方下载源。 所以，可能的解决步骤是：首先确认CUDA版本是否与要求的PyTorch版本兼容，然后检查PyTorch官方是否有对应的预编译版本，如果没有，可能需要安装不同CUDA版本或PyTorch版本，或者使用正确的安装命令，包括指定源或镜像。 另外，用户的问题是关于torch==1.12.0+cu113，但根据引用[2]中的列表，可用的版本是1.12.0和1.12.1，但可能没有cu113的构建版本。因此，用户可能需要确认是否存在该版本，或者是否拼写错误，或者是否需要从其他渠道安装，比如使用-f参数指定PyTorch的官方仓库。 总结步骤应该是：1. 检查CUDA版本是否与PyTorch版本匹配；2. 使用正确的安装命令，包括正确的URL；3. 确认PyTorch版本是否存在；4. 如不存在，调整版本或CUDA版本；5. 尝试更换镜像源或使用官方源。</think>### 分步解决方案 1. **确认CUDA版本兼容性** - `+cu113`表示需要CUDA 11.3环境。使用`nvidia-smi`命令查看当前CUDA驱动版本，若低于11.3需升级驱动或调整PyTorch版本[^3][^4]。 - 若CUDA版本为11.3，但PyTorch官方未提供对应的预编译包，需选择其他兼容版本（如`+cu102`或`+cu116`）[^2]。 2. **使用官方安装命令** PyTorch官网提供版本对应关系和安装命令生成工具（https://pytorch.org/get-started/previous-versions/）。 若需`1.12.0+cu113`，但官方未提供该版本，可尝试以下替代方案： ```bash # 替换为官方推荐的CUDA 11.3兼容版本（若存在） pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 若仍报错，说明该版本未发布，需调整版本号或CUDA版本[^4]。 3. **手动指定下载源** 若官方源下载缓慢或失败，可添加国内镜像源（如清华源）： ```bash pip install torch==1.12.0+cu113 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn ``` 但需确保镜像源包含该版本[^5]。 4. **降级PyTorch或CUDA版本** 参考PyTorch版本兼容表（如引用[3]提供的链接），选择与当前CUDA匹配的版本。例如： ```bash # 安装CUDA 11.1对应的1.12.0版本（示例） pip install torch==1.12.0+cu111 torchvision==0.13.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 5. **验证安装** 安装后运行以下代码检查CUDA是否可用： ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出1.12.0+cu113 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True ``` ### 关键注意事项 - PyTorch的`+cuXXX`版本需严格匹配本地CUDA驱动，否则会导致兼容性问题[^4]。 - 若官方未发布特定CUDA版本组合，需通过`--extra-index-url`或`-f`参数强制指定源[^4]。 - 使用镜像源时需添加`--trusted-host`参数避免SSL验证错误[^5]。