下载pytorch版本

根据引用内容，下载PyTorch的版本可以通过以下步骤完成：

根据你的CUDA版本选择相应的命令。如果CUDA版本小于11.3，则选择CUDA 10.2版本的命令。注意，对于CUDA 10.2版本的命令只能下载1.10.1及以下版本的PyTorch，而1.11.0及更高版本的PyTorch只提供与CUDA 11.3对应的下载命令。你可以在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html上查看相关信息。
打开命令行，并进入conda虚拟环境。
将相应的命令粘贴到命令行中，并执行。如果出现Proceed[y/n]的提示，输入y确认。
安装过程完成后，检查是否成功安装了PyTorch。你可以执行torch.cuda.is_available()命令，如果返回True则说明可以使用GPU进行训练。

以下是几个

相关问题

cuda12.4下载pytorch版本

CUDA 12.4与PyTorch的兼容性取决于您想要使用的特定版本。CUDA 12.4最初支持的是PyTorch 1.8.x系列，特别是PyTorch 1.8.0到1.8.7之间的版本。然而，由于软件库更新频繁，建议访问官方文档CUDA Toolkit Release Notes（https://developer.nvidia.com/cuda-12.4-download-archive），那里会提供最新的兼容指南和安装说明。
在下载时，请注意检查PyTorch官网（https://pytorch.org/download/）发布的CUDA版本对应表，选择适合CUDA 12.4的PyTorch稳定版或最新预发行版。同时，记得检查您的系统架构（如CPU/GPU类型、操作系统等）以便下载正确的二进制文件。
下载后，按照官方文档的步骤进行安装，包括添加环境变量指向cuda以及cuDNN库。

pytorch版本下载

如何下载指定版本的 PyTorch
使用 Conda 安装特定版本的 PyTorch
对于希望通过 conda 来管理环境并安装特定版本 PyTorch 的用户来说，可以通过如下命令实现：
conda install pytorch=<version> torchvision cudatoolkit=<cuda_version> -c pytorch

此方法适用于那些已经配置好 Anaconda 或 Miniconda 环境并且偏好通过包管理器来简化依赖处理过程的人群[^1]。
手动下载 .whl 文件并通过 Pip 安装
另一种方式是手动获取 .whl 文件再利用 pip 进行本地安装。这通常适合于需要更精细控制安装细节的情况或是当目标环境中不存在合适的 conda 渠道时采用的方法。
前置条件
确保已安装适当版本的 Python 解释器；本案例中提及的是 Python 3.10 版本。为了确认所使用的 Python 是否能够兼容预期要安装的 PyTorch 轮子文件（.whl），可执行以下指令查询支持的轮子格式：
pip debug --verbose

上述操作有助于验证当前 Python 环境能否加载如 cp310-cp310-win_amd64.whl 类型的文件[^2]。
获取并安装 PyTorch
访问官方提供的稳定版 PyTorch 下载页面 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ，从中挑选符合需求的具体版本与 CUDA 配置组合下的 .whl 文件链接。接着，在终端或命令提示符下运行带有完整 URL 地址的 pip install 指令完成安装工作：
pip install <complete_wheel_file_url>

例如，若选择了 CPU-only 版本，则可能看起来像这样：
pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-<specific_version>-cp310-none-win_amd64.whl

请注意替换 <specific_version> 和其他占位符为实际数值以匹配所需的确切发行版信息[^4]。
参考 Python 和 PyTorch 版本对应关系表
考虑到不同版本间的兼容性问题，建议参照专门整理出来的 Python 和 PyTorch 各自版本之间的映射表格，以便做出合适的选择。这类资源可以帮助避免因不恰当搭配而导致潜在的技术难题[^3]。