詳解Torch版本

一、Torch版本列表

Torch是一個科學計算的Python庫，可以提供GPU加速。下面是Torch的版本列表：

0.1 
0.2 
0.3 
0.4 
0.5 
0.6 
1.0 
1.1 
1.2 
1.3 
1.4 
1.5 

可以從Torch的官網上查看詳細的版本信息。下面我們來了解下對應的torchaudio版本。

二、TorchAudio版本

torchaudio是Torch的一個音頻庫，包含了音頻數據的載入和可視化，以及音頻信號的變換和轉換，是Torch在音頻處理領域的強大擴展。它會每個版本都對應於Torch的不同版本。

Torch v1.0.0 -> torchaudio v0.2.0
Torch v1.1.0 -> torchaudio v0.3.0
Torch v1.2.0 -> torchaudio v0.3.1
Torch v1.3.0 -> torchaudio v0.3.2
Torch v1.4.0 -> torchaudio v0.4.0
Torch v1.5.0 -> torchaudio v0.5.0

三、Torch版本對應

Torch版本與CUDA版本對應的關係如下：

Torch 1.5.0 -> CUDA 10.2
Torch 1.4.0 -> CUDA 10.1
Torch 1.3.0 -> CUDA 10.0
Torch 1.2.0 -> CUDA 9.2
Torch 1.1.0 -> CUDA 9.0
Torch 1.0.0 -> CUDA 8.0

當安裝CUDA時需要根據對應的Torch版本來選擇要安裝的CUDA版本，否則可能會遇到版本不兼容的問題。接下來我們來了解下Torch和CUDA版本的對應關係。

四、Torch和CUDA版本對應

現在CUDA是GPU計算領域最流行的平台，而Torch是一款常用的深度學習框架，通常都會和CUDA一起使用。下面列出了常用的Torch版本所對應的CUDA版本：

Torch 1.5.0 -> CUDA 10.2
Torch 1.4.0 -> CUDA 10.1
Torch 1.3.0 -> CUDA 10.0
Torch 1.2.0 -> CUDA 9.2
Torch 1.1.0 -> CUDA 9.0
Torch 1.0.0 -> CUDA 8.0

五、Torch版本查看

如果你已經安裝了Torch，可以運行以下代碼查看當前的Torch版本：

import torch
print(torch.__version__)

如果你需要查看對應的CUDA版本可以按照以下方式運行：

import torch
print(torch.version.cuda)

六、Torch最新版本

目前最新版本的Torch是1.8.0，如果你需要安裝或者升級Torch可以使用以下命令：

pip install torch

如果需要升級當前的Torch版本，則可以使用以下命令：

pip install -U torch

七、Torch版本不同怎麼辦

如果在開發過程中需要用到不同版本的Torch，可以使用conda創建一個環境來滿足這一需求，以下是具體步驟：

1. 安裝conda

首先下載Anaconda安裝包安裝，然後打開Anaconda Prompt，執行以下命令查看conda版本：

conda info

2. 創建Torch環境

執行以下命令來創建Torch環境：

conda create -n torch_env python=3.8

說明：-n是給環境命名，python=3.7是指定Python的版本為3.7。

3. 添加torch安裝源

在新環境下執行以下命令添加torch的安裝源：

conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

4. 敲擊命令conda activate torch_env激活創建好的Torch環境，即可切換到新環境中使用不同的Torch版本，避免版本衝突問題。

八、如何查看Torch版本支持的CUDA

Torch支持的CUDA版本可以通過查看Torch編譯時的命令行輸出來獲取。代碼如下：

import torch
print(torch.utils.cmake_prefix_path)

該命令會輸出類似以下格式的信息：

['C:\\Users\\username\\AppData\\Local\\Temp\\pip-install-gnng0gv9\\torch\\torch\\_C\\src\\third_party\\gloo\\build\\install', '\\', 'C:\\Users\\username\\anaconda3\\envs\\env_torch\\Library\\bin', '\\', 'C:\\Users\\username\\anaconda3\\envs\\env_torch\\Library\\bin', '\\', 'C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.2\\lib\\x64']

其中最後一個元素即為該Torch版本所支持的CUDA版本。

九、CUDA版本和PyTorch版本選取

CUDA和PyTorch各有不同的版本，如果不匹配就會出現版本不兼容的問題。在選擇CUDA和PyTorch的版本時，需要考慮以下幾點：

1. 安裝和升級CUDA需要重新編譯PyTorch，因此請安裝與PyTorch版本兼容的CUDA。

2. PyTorch支持的CUDA版本與PyTorch自身的版本是有對應關係的，需要根據實際情況選擇對應的PyTorch版本。

3. 在安裝CUDA時，建議同時安裝cuDNN和NCCL，這樣可以保證PyTorch的性能。