python3.9安装包的版本，比如sklearn,torch,numpy

以下是Python 3.9版本可用的一些常用库的最新版本：

- scikit-learn (sklearn)：0.24.2
- PyTorch (torch)：1.9.0
- NumPy (numpy)：1.21.2

请注意，这些版本可能会随着时间的推移而更新，因此建议您在安装之前检查官方文档以获取最新版本信息。

相关问题

CUDA12.4，python3.9 配置torch版本

CUDA 12.4 是NVIDIA推出的用于GPU计算的并行计算平台和编程模型。它允许开发者使用C、C++以及其他语言直接在GPU上进行高性能计算。在配置PyTorch时，确保CUDA版本与PyTorch兼容是非常重要的，因为不匹配的CUDA版本可能会导致程序运行失败或不正常。

截至我所了解的知识截止日期，PyTorch 2.0及以上版本支持CUDA 12，但对于Python 3.9，你可能需要安装特定版本的PyTorch来确保兼容性。在安装之前，请先确认你的操作系统和硬件是否支持CUDA 12.4，并且已经安装了相应的NVIDIA驱动程序。

在安装PyTorch时，你应该首先访问PyTorch的官方网站，查看与CUDA 12.4兼容的PyTorch版本。PyTorch官方网站通常会提供一个安装命令生成器，你可以使用它来生成安装命令，以确保安装与你的CUDA版本相匹配的PyTorch版本。

以下是一个通用的安装命令格式，你可以根据这个格式在官方网站的工具中选择正确的选项来生成具体的命令：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

请注意替换上述命令中的`cu124`为实际支持你CUDA版本的标签。然后在命令行中运行生成的命令来安装PyTorch。

请记得在安装之前清除任何旧版本的PyTorch和依赖包，以避免潜在的冲突。

python3.9对应的torch安装

Python 3.9版本可以安装PyTorch库用于深度学习和科学计算。以下是安装步骤：

1. **检查Python版本**：首先确保已安装Python 3.9或更高版本，你可以通过运行`python --version`命令来查看。

2. **安装 Anaconda（可选）**：如果你需要一个集成的环境管理工具，可以考虑安装Anaconda，它包含了Python和许多常用的库。访问https://www.anaconda.com/products/distribution 下载对应系统和Python 3.9版本的Anaconda。

3. **通过pip安装**：
- 官方推荐方法是使用pip，打开终端或命令提示符输入：

     pip install torch torchvision

- 如果你想安装特定GPU支持的版本，加上CUDA版本号和cuDNN路径，例如对于NVIDIA GPU：

     conda create -n myenv pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 cudnn=8.2 -c pytorch

然后激活环境并安装：

     conda activate myenv
     pip install torch torchvision

4. **确认安装**：安装完成后，你可以通过`import torch`来测试是否成功导入PyTorch。