如何在Python3.8的Conda环境中安装CUDA11.3版PyTorch且不升级Python

问题背景 #

• Isaac Gym要求Conda环境使用Python 3.8版本
• 3080 Ti GPU需要适配CUDA 11.3及以上的PyTorch，但Isaac Gym自带脚本安装的是CUDA10.2版本，无法适配设备

操作流程 #

1. 创建Conda环境：

   conda create --name isaacEnv python=3.8
   

2. 激活环境：

   conda activate isaacEnv
   

3. 查看Python版本，返回Python 3.8.13：

   python --version
   

4. 安装Isaac Gym其他组件，但其脚本自动安装了CUDA10.2版PyTorch，不适配GPU
5. 尝试按指引安装CUDA11.3版PyTorch：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
   

   即便取消安装，环境中的Python版本变为系统默认的Python 3.9.12

核心问题 #

能否在不升级Python3.8的前提下，在该Conda环境中安装CUDA11.3版PyTorch？

解决方案 #

完全可以，你的问题是Conda环境在安装过程中被意外破坏，按以下步骤操作即可：

1. 清理损坏的环境
   先删除当前的isaacEnv环境，避免残留冲突：

   conda deactivate
   conda remove --name isaacEnv --all
   

2. 重新创建纯净的Python3.8环境

   conda create --name isaacEnv python=3.8
   conda activate isaacEnv
   

   再次确认Python版本：

   python --version
   

   确保输出为Python 3.8.x系列版本。

3. 指定版本安装适配CUDA11.3的PyTorch
   运行以下命令，明确指定Python版本约束，防止Conda自动升级Python：

   conda install pytorch=1.12.1 torchvision=0.13.1 torchaudio=0.12.1 cudatoolkit=11.3 python=3.8 -c pytorch
   

   （注：PyTorch 1.12.1是稳定支持Python3.8和CUDA11.3的版本，可根据需求调整，但需保证版本兼容性）

4. 验证安装结果
   安装完成后，运行以下代码验证PyTorch对CUDA的支持：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())
   print(torch.version.cuda)
   

   若输出True和11.3，说明安装成功。

5. 安装Isaac Gym组件
   运行Isaac Gym的安装脚本时，跳过其自带的PyTorch安装步骤（通常脚本会提供选项，或手动注释掉安装PyTorch的代码段），避免覆盖已安装的适配版本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jpmartin42