如何在requirements.txt单行声明PyTorch与CUDA的兼容版本（使用~=）

你的写法是否正确？ #

不正确。

原因说明 #

pip的~=（兼容运算符）遵循PEP 440版本规范，仅会解析版本号中+符号之前的核心版本部分，+之后的本地版本标识符（比如PyTorch版本里的cu117）不会被~=处理。因此torch~=1.13+cu11实际等价于torch~=1.13，只会限制PyTorch为1.13.x系列，但完全无法约束CUDA版本，安装时可能匹配到带cu102、cu118等非目标CUDA版本的包，不符合你的需求。

正确用法与替代方案 #

没办法直接通过~=同时约束PyTorch 1.13.x和CUDA 11.x版本，因为PyTorch的CUDA版本绑定在本地标识符中，pip没有语法支持对这部分做模糊匹配。可行的替代方式：

• 枚举符合条件的版本模式：在同一行用||（逻辑或）列出所有PyTorch 1.13.x系列中带CUDA 11.x后缀的版本规则，比如：

  torch~=1.13.0+cu111 || torch~=1.13.0+cu112 || torch~=1.13.0+cu113 || torch~=1.13.0+cu114 || torch~=1.13.0+cu115 || torch~=1.13.0+cu116 || torch~=1.13.0+cu117
  

  这种写法能精确匹配目标版本组合，但需要提前确认PyTorch 1.13.x支持的所有CUDA 11.x子版本。
• 版本范围+注释提示：用torch>=1.13.0,<1.14.0约束PyTorch版本在1.13.x区间，然后在requirements.txt中加注释说明需要安装带CUDA 11.x后缀的包，示例：

  # 需安装PyTorch 1.13.x + CUDA 11.x版本
  torch>=1.13.0,<1.14.0
  

  这种方式仅做提示，不会强制约束CUDA版本，适合需要人工确认安装环境的场景。

能否在同一行声明两者的兼容版本？ #

无法通过单一的~=语法实现，但可以用上述的||枚举方式在同一行列出所有符合条件的版本规则，从而间接实现同时约束PyTorch和CUDA版本的目的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cemrifki