pytorch版本回退

如果你想将PyTorch版本回退，有几种方法可以实现。

一种方法是使用conda进行版本降级。你可以使用以下命令将PyTorch版本降级到指定版本（比如v0.4.1）：

conda install pytorch=0.4.1 -c soumith

另一种方法是使用pip进行版本降级。不幸的是，官方网站并没有提供pip降级PyTorch的方案。但是你可以参考官方网站上的配置选项，如Python版本、CUDA版本等，并复制代码，将版本号改为你想要的版本。例如，你可以使用以下命令将PyTorch版本降级到0.4.0：

pip install http://download.pytorch.org/whl/torch-0.4.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl

请注意，某些配置可能无法在特定版本中找到，因为PyTorch提供的支持越来越多。另外，你也可以使用以下命令安装指定的torchvision版本：

pip install torchvision

最后一种方法是通过源码安装指定版本的PyTorch。这需要你下载指定版本的源码，并按照官方文档提供的步骤进行安装。

所以，根据你的需要和具体情况，你可以选择其中一种方法来降级PyTorch版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CUDA RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered](https://blog.csdn.net/u010590593/article/details/127410358)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pytorch版本回退解决No Module named 'torch.legacy'](https://blog.csdn.net/weixin_41041772/article/details/88992750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]