使用poetry安装GPU版torch、torchvision依赖冲突问题求解

两个报错的对应原因如下：

• 第一个SolverProblemError：Poetry默认的版本解析逻辑会将带cuda后缀的版本（如1.8.0+cu111）识别为与官方PyPI上的无后缀版本1.8.0不同的版本，而你直接指定whl安装的torchvision元数据中声明的依赖是torch==1.8.0，无法匹配你安装的带后缀的torch版本，因此版本校验失败。
• 第二个AttributeError：这是旧版本Poetry的已知bug，当你将依赖版本设置为*且解析器无法找到符合约束的匹配版本时，会触发该空对象报错。

按以下步骤操作即可解决：

1. 首先升级Poetry到最新版本，避免已知bug：

poetry self update
# 若你是通过pip安装的Poetry，执行以下命令
pip install --upgrade poetry

2. 修改pyproject.toml配置，添加PyTorch官方CUDA源，无需手动指定单个whl地址：

# 先添加PyTorch CU111源配置
[[tool.poetry.source]]
name = "pytorch_cu111"
url = "https://download.pytorch.org/whl/cu111"
priority = "explicit"

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"
torch = { version = "1.8.0", source = "pytorch_cu111" }
torchvision = { version = "0.9.0", source = "pytorch_cu111" }

3. 执行安装命令即可完成依赖安装：

poetry install

该方案通过直接对接PyTorch官方的CUDA源，Poetry可以读取源内所有包的完整依赖映射，源内的torchvision包已适配对应CUDA版本的torch，版本解析器可正常完成匹配，不会再出现版本冲突报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者musako