pytorch版本和python版本对应

PyTorch 版本与 Python 版本兼容性
对于不同版本的 PyTorch 以及这些版本支持的 Python 版本，存在特定的要求。以下是整理后的 PyTorch 不同版本与 Python 的兼容情况：
| PyTorch Version | Supported Python Versions |
|--|
| 2.0 | >=3.8 |
| 1.13 | >=3.7 |
| 1.12 | >=3.7 |
| 1.11 | >=3.6 |
| 1.10 | >=3.6 |
| 1.9 | >=3.6 |
| 1.8 | >=3.6 |
表格中的信息表明较新的 PyTorch 版本倾向于支持更新的 Python 版本，但同时也保持了一定程度上的向后兼容性[^1]。
需要注意的是，在配置深度学习环境时除了考虑 PyTorch 和 Python 的兼容性之外，还需要关注 CUDA、cuDNN 及其他依赖库的匹配关系。例如，当使用带有较高版本 CUDA (如 CUDA=11.7) 的系统时，应确认所选的 PyTorch 版本能适配该版本的 CUDA 并且能够充分利用硬件资源。
另外，针对某些特定型号的 GPU 如 NVIDIA GeForce RTX 3080，可能需要特别留意 PyTorch 是否提供了对该设备的支持；如果遇到不兼容的情况，则需按照官方指引调整安装方案以确保正常使用[^3]。