pytorch版本对应python

根据提供的引用内容，可以得出以下结论：

引用中提到了pytorch和torchvision的对应关系，但没有明确提到与python的对应关系。因此，无法直接从该引用中获取pytorch版本对应的python版本信息。

引用中提到了在使用conda安装pytorch时，可以指定pytorch和torchvision的版本号。但是该引用中没有提到具体的python版本号。

综上所述，根据提供的引用内容，无法直接确定pytorch版本对应的python版本。为了确定pytorch版本对应的python版本，建议参考pytorch官方文档或其他可靠来源获取相关信息。

相关问题

pytorch版本对应python版本

PyTorch的版本与Python的版本的对应关系如下：

PyTorch 1.5及之前的版本支持Python 2.7和Python 3.5到3.7。
PyTorch 1.6及之后的版本仅支持Python 3.6及更高版本。

请注意，这些是一般的规则，具体的兼容性可能因操作系统和其他因素而有所不同。因此，建议在使用PyTorch之前，先查看官方文档以获取最新的兼容信息。

pytorch版本和python版本对应

PyTorch 版本与 Python 版本兼容性
对于不同版本的 PyTorch 以及这些版本支持的 Python 版本，存在特定的要求。以下是整理后的 PyTorch 不同版本与 Python 的兼容情况：
| PyTorch Version | Supported Python Versions |
|--|
| 2.0 | >=3.8 |
| 1.13 | >=3.7 |
| 1.12 | >=3.7 |
| 1.11 | >=3.6 |
| 1.10 | >=3.6 |
| 1.9 | >=3.6 |
| 1.8 | >=3.6 |
表格中的信息表明较新的 PyTorch 版本倾向于支持更新的 Python 版本，但同时也保持了一定程度上的向后兼容性[^1]。
需要注意的是，在配置深度学习环境时除了考虑 PyTorch 和 Python 的兼容性之外，还需要关注 CUDA、cuDNN 及其他依赖库的匹配关系。例如，当使用带有较高版本 CUDA (如 CUDA=11.7) 的系统时，应确认所选的 PyTorch 版本能适配该版本的 CUDA 并且能够充分利用硬件资源。
另外，针对某些特定型号的 GPU 如 NVIDIA GeForce RTX 3080，可能需要特别留意 PyTorch 是否提供了对该设备的支持；如果遇到不兼容的情况，则需按照官方指引调整安装方案以确保正常使用[^3]。