下载pytorch以前版本

您可以使用以下命令下载PyTorch GPU版本：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中，`cu111` 表示 CUDA 11.1 版本，如果您使用的是其他版本的 CUDA，可以根据需要进行修改。另外，如果您需要指定 PyTorch 的版本号，可以在命令中加上 `-v` 参数，例如：

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

这样就可以下载 PyTorch 1.9.0 版本的 GPU 版本了。

相关问题

pytorch官网下载以前版本

要下载PyTorch以前版本，请按照以下步骤操作：

1. 访问PyTorch官网：https://pytorch.org/
2. 点击"Get Started"按钮，然后选择"Previous Versions"选项卡。
3. 在"Previous Versions"页面，您可以看到所有可用的PyTorch版本，包括发行说明和下载链接。
4. 选择您需要的版本，并点击下载链接。

请注意，PyTorch的旧版本可能不包含最新的功能和修复程序，因此建议始终使用最新版本。

cuda如何寻找以前版本

### 下载和安装特定版本的CUDA

对于希望下载并安装特定版本CUDA的情况，可以访问NVIDIA官方网站获取所需版本。例如，如果要安装CUDA 11.6，则可以通过浏览器导航至[NVIDIA CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)，找到对应版本页面，并依据操作系统选择合适的安装包进行下载。

当面对没有`sudo`权限的情况下，在Linux服务器上作为非root用户也可以完成特定版本CUDA的安装。这可通过wget命令来实现文件下载，之后运行安装脚本而不必使用管理员权限[^4]：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

需要注意的是，上述示例针对的是CUDA 11.8版；实际操作时应替换为目标版本的具体URL以及安装程序名称。

为了验证CUDA是否已经成功安装，可以利用`conda list`命令来进行确认[^3]。如果是采用官方提供的安装包手动完成了CUDA的部署过程，那么还需要额外从cuDNN官网上取得相应版本，并按照指导将解压后的文件放置于CUDA路径下的指定位置（如`bin`, `include`, 和 `lib/x64`），同时设置好环境变量以确保系统的正常识别与调用。

一旦选择了具体的CUDA版本用于开发环境构建，建议同步调整其他依赖组件（比如Conda、CuPy、PyTorch及其扩展库等）到相互兼容的状态，从而减少潜在冲突带来的麻烦[^1]。