安装低版本的pytorch

如果您想安装低版本的PyTorch，您可以使用pip命令手动指定安装版本。例如，如果您想安装PyTorch 1.9.0和CUDA 11.1的版本，可以使用以下命令：

pip --default-timeout=1000 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

请注意，cu111表示CUDA 11.1的版本，如果您使用其他版本的CUDA，请相应地更改cu后面的数字。此命令将从PyTorch官方网站下载并安装指定版本的PyTorch。

如果您想安装torch_geometric库，您需要确保torch_geometric与您安装的PyTorch版本兼容。根据引用[2]和[3]的信息，torch_geometric 2.1.0版本与PyTorch 1.11.0兼容。您可以使用以下命令安装torch_geometric 2.1.0：

conda install pyg=2.1.0 -c pyg

这将使用conda包管理器从pyg通道安装torch_geometric 2.1.0版本。

请注意，安装低版本的PyTorch和torch_geometric可能会导致一些功能不可用或不稳定。建议根据您的需求和环境选择合适的版本。

相关问题

使用低版本pytorch

如果你想使用低版本的PyTorch，你需要先安装低版本的PyTorch。你可以使用以下命令安装PyTorch 1.5.0：

pip install torch==1.5.0

安装完成后，你可以使用以下代码来读取模型：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('pytorch_model.pth', map_location=torch.device('cpu'))

请注意，如果你的模型是在高版本的PyTorch中保存的，则需要使用上面提到的方法重新保存模型，以便在低版本的PyTorch中使用。

高版本的cuda可以安装对应低版本的pytorch吗

一般来说，高版本的CUDA是可以安装对应低版本的PyTorch的，但是需要注意一些细节。首先，需要确保安装的PyTorch版本支持所使用的CUDA版本。其次，需要确保安装的PyTorch版本与所使用的Python版本兼容。最后，需要根据所使用的操作系统选择相应的PyTorch安装包。如果以上几个条件都满足，那么就可以安装对应低版本的PyTorch。