Windows上有关Torch的版本管理问题

不要完全相信AI的话

• AI在此领域的资料有明显滞后性；
• AI处理环境问题显得非常力不从心，容易陷入思维定势；
• 一旦AI然你重新配置环境，立刻放弃继续询问AI。

配置环境的正确步骤

1. 如果你使用Nvidia显卡，请务必仔细；

2. 打开Pytorch官网链接：

   1	[https://pytorch.org/get-started/locally/](https://pytorch.org/get-started/locally/)

3. 在页面中选择与自身机器匹配的版本：

   1	nvidia-smi # 在终端执行此命令，查看CUDA版本，若为非Nvidia显卡，则忽略此条

   1	pip3 install torch torchaudio torchvision --index-url [https://download.pytorch.org/whl/cu130](https://download.pytorch.org/whl/cu130) # 根据我的电脑来的，pip3 可换成 pip 或 uv pip

4. 如果有torchcodec的需求：

   1	[https://github.com/meta-pytorch/torchcodec?tab=readme-ov-file#installing-torchcodec](https://github.com/meta-pytorch/torchcodec?tab=readme-ov-file#installing-torchcodec)

   • 在这里查看与所安装的torch相匹配的版本。

5. 在环境目录下的终端中，运行安装命令。

   1	uv pip install torch torchaudio torchvision --index-url [https://download.pytorch.org/whl/cu130](https://download.pytorch.org/whl/cu130)

   1	conda install -c conda-forge "torchcodec=*=*cuda*"

   • 注意，windows下的torchcodec需要在conda环境下安装，以支持调用cuda加速。