torch版本26.0+cu118适配什么版本的torchvision
时间: 2025-06-19 08:24:39 浏览: 25
目前并没有 PyTorch 版本号为 `26.0` 的正式发布版本。通常情况下,PyTorch 的版本号遵循语义化版本控制(Semantic Versioning),其格式为主版本号.次版本号.修订号(Major.Minor.Patch)。因此,可能存在误解或输入错误。
假设您指的是某个特定的未来版本或者存在笔误,以下是关于如何查找与指定 PyTorch 版本兼容的 torchvision 版本的方法:
### 查找方法
1. **官方文档查询**
官方网站提供了详细的版本对应表,可以通过访问 [https://pytorch.org/get-started/previous-versions/](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/) 来查看不同 CUDA 和 PyTorch 版本之间的依赖关系[^4]。
2. **通过命令行验证**
使用以下命令可以安装并验证兼容性:
```bash
pip install torch==<PYTORCH_VERSION>+cu<CU_VERSION> torchvision==<VISION_VERSION>+cu<CU_VERSION> torchaudio===<AUDIO_VERSION>+cu<CU_VERSION> --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu<CU_VERSION>
```
将 `<PYTORCH_VERSION>` 替换为您所需的 PyTorch 主版本号和次版本号,例如 `2.0.0`;将 `<CU_VERSION>` 替换为对应的 CUDA 版本编号,例如 `118` 表示 CUDA 11.8。
3. **基于现有引用分析**
如果参考现有的安装指令,则可推测某些版本组合的关系。例如,在引用中提到的 PyTorch 2.0.0 对应的 torchvision 是 `0.15.1+cu118`[^3]。这表明对于相同 CUDA 支持下的其他 PyTorch 版本,可能需要寻找类似的 torchvision 发布分支。
4. **实验性尝试**
若目标版本尚未公开记录于任何资源库中,可通过测试最新可用候选者完成适配工作。比如当前最新的稳定版可能是接近需求的最佳选项之一。
综上所述,由于不存在已知的 PyTorch `26.0+cu118` 正式发行版,请确认实际使用的具体数值后再做进一步操作。如果确实有特殊定制的需求,则需联系开发团队获取更多信息支持。
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
上述代码可用于检测环境中已经成功加载的 PyTorch 库的实际版本信息。
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