libtorch和pytorch版本对应

libtorch和pytorch的版本需要完全对应，包括对应的cuda版本。例如，如果你的pytorch版本是10.1.3，那么你需要找到对应的libtorch版本，其cuda版本也必须是10.1.3，而不能是10.1.2或10.1.4。因此，在安装libtorch之前，请确保你已经确定了你正在使用的pytorch版本，并找到与之对应的libtorch版本。

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pytorch1.11.0对应aarch64

PyTorch 1.1.0 目前是不支持 aarch64 架构的。最新版的 PyTorch 支持 aarch64 架构的是 PyTorch 1.9.0。你可以在 PyTorch 官网上下载适用于 aarch64 架构的 PyTorch 1.9.0 版本。具体的下载链接为：https://download.pytorch.org/libtorch/aarch64/libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.9.0%2Bcpu.zip。

修改pytorch版本

修改pytorch版本的步骤如下：
1. 首先，您需要切换到适合您需要的cuda版本。可以修改cuda的环境变量来实现切换。
2. 其次，您需要切换到pytorch对应的虚拟环境。使用conda或者pip安装指定版本的pytorch。

可以使用以下步骤更新或安装特定版本的pytorch：
1. 使用pip更新或安装pytorch和torchvision:
- 使用命令`pip list --outdated --format=legacy`检查过期的包。
- 使用命令`pip install --upgrade pytorch torchvision`来更新pytorch和torchvision。

2. 使用conda更新或安装pytorch和torchvision:
- 使用命令`conda config --add channels soumith`添加soumith通道。
- 使用命令`conda update pytorch torchvision`来更新pytorch和torchvision。

3. 使用conda或pip卸载pytorch：
- 使用conda卸载pytorch和libtorch，可以使用命令`conda uninstall pytorch`和`conda uninstall libtorch`。
- 使用pip卸载pytorch，可以使用命令`pip uninstall torch`。

4. 检查当前安装的pytorch版本：
- 使用命令`python`进入Python交互模式。
- 输入`import torch`和`print(torch.__version__)`来查看当前的pytorch版本。

5. 查看pytorch对应的cuda版本：
- 使用命令`import torch`和`torch.version.cuda`来查看pytorch对应的cuda版本。

请注意，安装特定版本的pytorch之前，您需要提前安装好对应的cuda版本，并注意cuda的驱动程序版本要求。