pytorch3d对应的pytorch版本

### PyTorch3D 兼容的 PyTorch 版本

为了确保 PyTorch3D 正常工作，选择与之兼容的 PyTorch 版本至关重要。通常情况下，官方建议使用最新稳定版的 PyTorch 来配合 PyTorch3D 的安装[^1]。

然而，在某些特定环境中可能会遇到依赖冲突或不兼容的情况。例如，在 Linux 下创建虚拟环境并尝试安装 PyTorch 和 PyTorch3D 时，如果未仔细核对 CUDA 和 PyTorch 的版本匹配情况，则可能导致诸如 `OSError: libtorch_cuda_cpp.so: cannot open shared object file: No such file or directory` 这样的错误[^3]。

为了避免此类问题的发生，推荐遵循以下指导原则来选择合适的 PyTorch 版本：

- **确认硬件支持**：首先确定所使用的 GPU 型号及其对应的 CUDA 驱动程序版本。
- **查阅文档说明**：访问 [PyTorch 官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/) 或者 [PyTorch3D GitHub 页面](https://github.com/facebookresearch/pytorch3d)，查看两者对于不同操作系统（如 Windows、Ubuntu）的具体安装命令和支持矩阵。
- **保持一致更新**：尽量让 PyTorch 及其扩展库处于同一发布周期内，这样可以减少潜在的 API 更改带来的影响。

具体到当前时间点（2024年初），可以通过如下方式获取适合于大多数用户的组合方案：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
conda install pytorch3d -c pytorch3d

上述命令会自动处理好 PyTorch 和 PyTorch3D 之间的依赖关系，并且选择了较为通用的 CUDA 11.7 版本作为加速计算的支持。