如何把pytorch2.0.0更改为pytorch1.8.1

要将pytorch 2.0.0更改为pytorch 1.8.1，您需要卸载先前的版本，然后安装所需版本。以下是如何执行此操作的步骤：

1.卸载现有的pytorch 2.0.0版本：

pip uninstall torch torchvision

2.安装pytorch 1.8.1版本：

pip install torch==1.8.1 torchvision==0.9.1

这将安装torch 1.8.1和其相应的torchvision版本。请注意，这些版本可能需要与您的CUDA版本兼容。因此，在安装之前，请确保检查与该pytorch版本兼容的CUDA版本。

相关问题

cuda12.1安装pytorch2.0.0

安装 PyTorch 2.0.0 前，请先确保所使用的 CUDA 版本与 PyTorch 2.0.0 支持的 CUDA 版本一致，即 CUDA 12.1。

以下是在 CUDA 12.1 上安装 PyTorch 2.0.0 的步骤：

1. 确认已安装 CUDA 12.1 和 cuDNN 8.0。

2. 创建一个虚拟环境，安装所需的依赖项：

   conda create --name pytorch2.0.0 python=3.8
   conda activate pytorch2.0.0
   conda install numpy ninja pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing_extensions future six requests dataclasses

3. 下载 PyTorch 2.0.0 的源代码：

   git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git
   cd pytorch
   git checkout v2.0.0

4. 编译 PyTorch 2.0.0：

   export CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-"$(dirname $(which conda))/../"}
   python setup.py install

5. 验证 PyTorch 2.0.0 是否安装成功：

   python
   >>> import torch
   >>> torch.cuda.is_available()
   True
   >>> torch.version.cuda
   '12.1'
   >>> torch.__version__
   '2.0.0'

注意：以上步骤可能需要一些时间来完成，特别是编译 PyTorch 的过程可能会比较耗时。另外，如果您遇到任何问题，请查看官方文档或在 PyTorch 的 GitHub 页面上提出问题。

PyTorch 2.0.0和PyTorch 2.0.1有什么区别

PyTorch 2.0.0 和 PyTorch 2.0.1 的主要区别在于 bug 修复和性能优化。下面是一些具体的变化：

- 修复了一些在 PyTorch 2.0.0 中存在的 bug。

- 改进了性能和稳定性。

- 添加了一些新的功能和 API。

- 更新了一些依赖库的版本，如 CUDA、cuDNN 等。

总的来说，PyTorch 2.0.1 是在 PyTorch 2.0.0 的基础上进行了一些修正和改进，使其更加稳定、高效和易用。如果您正在使用 PyTorch 2.0.0，建议您升级到 PyTorch 2.0.1 版本，以获得更好的使用体验和性能。