python3.7对应pytorch版本

Python3.7可以使用PyTorch1.1及以上版本，但建议使用最新版本以获取最佳性能和功能。您可以通过以下命令安装最新版本的PyTorch：

pip install torch

请注意，您需要确保您的计算机系统满足PyTorch的硬件和软件要求。例如，如果您的系统没有支持CUDA的GPU，则无法安装PyTorch的GPU版本。

相关问题

python3.7安装pytorch

要在Python 3.7上安装PyTorch，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保您已经安装了Python 3.7和pip包管理工具。

2. 打开终端或命令行窗口，运行以下命令安装PyTorch：

pip3 install torch torchvision

这将自动下载并安装适用于Python 3.7的最新版PyTorch和对应的torchvision库。

3. 安装完成后，您可以在Python脚本或交互式环境中导入PyTorch并开始使用它。例如，您可以运行以下代码：

import torch

# 创建一个大小为5x3的张量
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

这将输出一个由随机数填充的5x3张量。

希望这些步骤可以帮助您成功安装和使用PyTorch。

python3.7对应的pytorch

### 查找与Python 3.7兼容的PyTorch版本

对于寻找与特定Python版本如Python 3.7兼容的PyTorch版本，通常推荐的方法是从官方文档或支持页面获取最新信息。然而，在此情况下可以提供一些指导原则。

创建一个新的Conda环境并指定Python版本为3.7是一个良好的开端[^3]：

conda create -n pytorch_env python=3.7

接着激活新创建的环境，并按照已知稳定组合来安装PyTorch及其依赖项。例如，为了确保PyTorch版本与`torchvision`版本相匹配从而避免加载图像扩展失败等问题，可以选择安装经过验证能够良好工作的版本组合[^2][^4]：

pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio===0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这段命令指定了具体的PyTorch, `torchvision`, 和 `torchaudio` 版本号以及CUDA工具包版本（这里假设使用的是CUDA 11.1），并且通过官方提供的链接下载这些软件包以保证其兼容性和稳定性。

完成上述操作之后，可以通过下面的小段代码片段来进行简单的测试，确认安装成功且GPU可用性正常:

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
if torch.cuda.is_available():
    device = 'cuda'
else:
    device = 'cpu'
tensor_example = torch.zeros(1).to(device)
print(tensor_example)
print(torch.cuda.get_arch_list())