Windows中python3.6对应的torch版本

<think>好的，我需要帮助用户找到与Python 3.6兼容的PyTorch版本。首先，我要回顾用户提供的引用资料，看看是否有相关信息。 在引用[4]中，用户提到他们之前使用的是PyTorch 1.7.1和CUDA 10.1，后来升级到CUDA 11.0，但Python版本仍然是3.6。这说明PyTorch 1.7.1支持Python 3.6。此外，引用[5]中有一个安装命令，安装的是PyTorch 1.9.1，但用户是否在Python 3.6下使用这个版本呢？需要进一步确认。 接下来，我需要查看PyTorch的官方文档或版本发布说明，验证不同PyTorch版本对Python 3.6的支持情况。根据PyTorch官网的历史版本，PyTorch 1.7.x、1.8.x和1.9.x都支持Python 3.6。但Python 3.6在较新的PyTorch版本中可能不再受支持，比如1.10及以上版本可能要求Python 3.7或更高。 用户提到他们使用conda创建Python 3.6环境（引用[2]和[3]），这说明他们可能使用conda来安装PyTorch。在conda环境中，需要检查可用的PyTorch版本是否与Python 3.6兼容。例如，PyTorch 1.9.0可能仍然支持Python 3.6，但需要确认具体的构建版本。 另外，用户的问题涉及到CUDA版本兼容性。例如，引用[4]中提到CUDA版本和显卡的兼容问题，因此用户可能需要根据他们的CUDA版本来选择合适的PyTorch版本。例如，如果用户使用CUDA 11.x，需要选择支持CUDA 11.x的PyTorch版本，同时该版本还需要支持Python 3.6。 总结可能的步骤： 1. 确定用户需要的CUDA版本（如10.2、11.1等）。 2. 根据CUDA版本和Python 3.6，查找对应的PyTorch版本。 3. 提供安装命令，例如通过pip或conda安装。 例如，PyTorch 1.7.1支持Python 3.6，并且有对应的CUDA 10.1、10.2和11.0版本。用户可以根据自己的CUDA版本选择。另外，PyTorch 1.9.1可能也支持Python 3.6，但需要检查官方文档确认。 还需要提醒用户注意，随着时间推移，较新的PyTorch版本可能不再支持Python 3.6，建议升级Python版本以获得更好的兼容性和新功能支持。</think>### 与Python 3.6兼容的PyTorch版本及安装方法 #### 1. **兼容的PyTorch版本** 根据引用资料和PyTorch官方历史版本信息，以下PyTorch版本明确支持Python 3.6： - **PyTorch 1.7.x**：支持CUDA 10.1、10.2、11.0（需与显卡驱动匹配）[^4]。 - **PyTorch 1.8.x**：部分版本支持Python 3.6，但需检查具体构建。 - **PyTorch 1.9.x**：官方提供Python 3.6的安装选项（需通过指定URL安装）[^5]。 #### 2. **安装方法** 根据CUDA版本选择对应的PyTorch安装命令： ##### **CUDA 11.x** ```bash # PyTorch 1.9.1 + CUDA 11.1 (需Python 3.6) pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` *注意：需确保显卡驱动支持CUDA 11.x（如NVIDIA驱动版本≥450.80.02）[^4]。* ##### **CUDA 10.2** ```bash # PyTorch 1.7.1 + CUDA 10.2 conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` ##### **无GPU（CPU版本）** ```bash # PyTorch 1.7.1 (CPU) pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` #### 3. **验证安装** 安装后运行以下代码检查版本和CUDA支持： ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出1.7.1或1.9.1等 print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示CUDA可用 ``` #### 4. **虚拟环境配置建议** 使用conda创建Python 3.6环境（引用[2][3]）： ```bash conda create -n pytorch_py36 python=3.6 conda activate pytorch_py36 # 再执行上述安装命令 ``` #### 5. **注意事项** - 若使用RTX 30系列显卡（如RTX 3060），需CUDA 11.x及以上版本[^4]。 - Python 3.6已结束官方维护，建议升级至Python 3.8+以支持更新的PyTorch版本。 ---

### 安装PyTorch于Python 3.6环境 对于希望在Python 3.6环境下安装PyTorch库的情况，推荐使用`pip`工具来完成这一过程。考虑到不同操作系统之间的差异，在此提供适用于Linux系统的具体命令集。 #### 使用pip安装PyTorch 确保当前使用的Python版本为3.6，并且已经正确配置了对应的pip工具。如果遇到pip版本问题，可以考虑恢复pip至原始状态以便顺利进行后续操作[^1]： ```bash sudo python3 -m pip uninstall pip && sudo apt install python3-pip --reinstall ``` 接着，可以通过官方建议的方式利用pip安装特定版本的PyTorch。为了适配Python 3.6并获取稳定版次，可访问[官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/)查询最新的兼容指令。通常情况下，针对CUDA支持与否有两种基本形式的选择；这里仅展示CPU版本作为例子： ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 上述命令会自动处理依赖关系并将必要的组件部署到现有的Python环境中。值得注意的是，随着技术的发展以及各软件包间的相互作用变化，具体的URL或者其他参数可能会有所调整，因此始终建议参照最新发布的指南来进行实际操作。