降级 PyTorch

"降级"在PyTorch的上下文中通常是指回到一个早期版本的PyTorch。如果你遇到新版本的问题或者需要兼容旧的代码库，你可以选择降低你的PyTorch版本。以下是降级PyTorch的一般步骤：

1. **通过pip**:
- 在命令行中，首先确保你已经激活了包含所需包的Python环境。如果是全局环境，可以在Python shell中输入 `!pip freeze > requirements.txt` 来创建一个requirements.txt文件记录当前环境的所有依赖。
- 然后，在另一个命令行窗口或终端中，切换到保存requirements.txt的目录，并运行：

     pip install --upgrade pip
     pip install -r requirements.txt --ignore-installed

这将只安装你需要的、最低版本的PyTorch。

2. **通过Conda** (在 Anaconda 或 Miniconda 中):
- 切换到你想降级的环境，比如 `conda activate <env_name>`
- 使用 `conda search torch torchvision` 查找并列出可用的版本。
- 选择你需要的版本，例如 `conda install pytorch=1.9.0 torchvision=0.10.0`（假设你要降到1.9.0版本）。注意替换具体的版本号。

3. **验证降级**:
安装完成后，你可以通过运行 `python -c "import torch; print(torch.__version__)"` 来检查新安装的PyTorch版本是否正确。

**相关问题--:**
1. 为什么有时候需要降级PyTorch版本？
2. 降级后，我的现有模型还能正常工作吗？
3. 降级PyTorch会影响到其他已经在使用的包吗？