一、Torch版本列表
Torch是一个科学计算的Python库，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
可以从Torch的官网上查看详细的版本信息。下面我们来了解下对应的torchaudio版本。
二、TorchAudio版本
torchaudio是Torch的一个音频库，包含了音频数据的载入和可视化，以及音频信号的变换和转换，是Torch在音频处理领域的强大扩展。它会每个版本都对应于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版本对应
Torch版本与CUDA版本对应的关系如下：
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
当安装CUDA时需要根据对应的Torch版本来选择要安装的CUDA版本，否则可能会遇到版本不兼容的问题。接下来我们来了解下Torch和CUDA版本的对应关系。
四、Torch和CUDA版本对应
现在CUDA是GPU计算领域最流行的平台，而Torch是一款常用的深度学习框架，通常都会和CUDA一起使用。下面列出了常用的Torch版本所对应的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
如果你已经安装了Torch，可以运行以下代码查看当前的Torch版本：
import torch
print(torch.__version__)
如果你需要查看对应的CUDA版本可以按照以下方式运行：
import torch
print(torch.version.cuda)
六、Torch最新版本
目前最新版本的Torch是1.8.0，如果你需要安装或者升级Torch可以使用以下命令：
pip install torch
如果需要升级当前的Torch版本，则可以使用以下命令：
pip install -U torch
七、Torch版本不同怎么办
如果在开发过程中需要用到不同版本的Torch，可以使用conda创建一个环境来满足这一需求，以下是具体步骤：
1. 安装conda
首先下载Anaconda安装包安装，然后打开Anaconda Prompt，执行以下命令查看conda版本：
conda info
2. 创建Torch环境
执行以下命令来创建Torch环境：
conda create -n torch_env python=3.8
说明：-n是给环境命名，python=3.7是指定Python的版本为3.7。
3. 添加torch安装源
在新环境下执行以下命令添加torch的安装源：
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
4. 敲击命令conda activate torch_env激活创建好的Torch环境，即可切换到新环境中使用不同的Torch版本，避免版本冲突问题。
八、如何查看Torch版本支持的CUDA
Torch支持的CUDA版本可以通过查看Torch编译时的命令行输出来获取。代码如下：
import torch
print(torch.utils.cmake_prefix_path)
该命令会输出类似以下格式的信息：
['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']
其中最后一个元素即为该Torch版本所支持的CUDA版本。
九、CUDA版本和PyTorch版本选取
CUDA和PyTorch各有不同的版本，如果不匹配就会出现版本不兼容的问题。在选择CUDA和PyTorch的版本时，需要考虑以下几点：
1. 安装和升级CUDA需要重新编译PyTorch，因此请安装与PyTorch版本兼容的CUDA。
2. PyTorch支持的CUDA版本与PyTorch自身的版本是有对应关系的，需要根据实际情况选择对应的PyTorch版本。
3. 在安装CUDA时，建议同时安装cuDNN和NCCL，这样可以保证PyTorch的性能。
