我要安装兼容 NumPy 1.x 的 PyTorch/TorchVision，给我推荐一下

以下方案帮 你在 依旧坚持 NumPy 1.x 的环境里安装 PyTorch / TorchVision，并给出不同版本与安装命令示例。先给个一句话总结：** PyTorch 2.4 分支（含 2.4.1）官方 wheel 就是用 NumPy 1.26 构建的，因而与 1.x 完全兼容；如果你想用更老的 LTS 版本，则选 1.13.1 也一样安全**。

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1 为什么推荐 2.4 或 1.13

选择	兼容性依据	适用场景
PyTorch 2.4.x / TorchVision 0.18.x	2.4 官方 Windows wheel 被证实“仍用 NumPy 1.x 编译”——因此对 1.x 友好；升级到 NumPy 2.0 反而会报错，需要继续保持 1.x GitHub。论坛实测显示 torch==2.4.0 + numpy 1.26.4 正常工作 PyTorch Forums。	想用 2.x 新特性（如 torch.compile）但必须锁定 NumPy 1.x
PyTorch 1.13.1 / TorchVision 0.14.1	1.13 时代编译链完全基于 NumPy 1.2x，对 1.x 最稳；遇到 NumPy ≥2.0 时会直接提示降级 Stack Overflow。	想要长期支持（LTS）或与旧代码库保持一致

⚠️ 从 2.5 起官方已在 CI 中尝试用 NumPy 2.0 构建以同时兼容 1.x/2.x ABI GitHub，但社区仍不断出现 “2.5 ＋ NumPy 2.x” 的崩溃报告 Stack Overflow；如果你必须禁止 NumPy 2.x，就别往 2.5+ 冒险。

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2 对应版本速查表

NumPy 版本	推荐 PyTorch	推荐 TorchVision
1.20 – 1.26 (Python ≥3.8)	2.4.1	0.18.1
1.17 – 1.24 (Python ≥3.7)	1.13.1	0.14.1

版本号参考自 PyTorch 官方“旧版本安装”页 PyTorch。

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3 安装命令示例

以下均假设你已经先把 NumPy 固定在 <2.0：

bash
# CPU 版（跨平台）
pip install "numpy<2" torch==2.4.1 torchvision==0.18.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# CUDA 11.8 版（Linux/Windows）
pip install "numpy<2" torch==2.4.1+cu118 torchvision==0.18.1+cu118 \
    --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

对 1.13.1 同理，只需把版本号替换为 torch==1.13.1 torchvision==0.14.1 即可；CUDA/ROCm 轮子索引请在官方旧版本页面查找对应链接 PyTorch。

Conda 用户

bash
# CPU 例
conda install pytorch==2.4.1 torchvision==0.18.1 cpuonly -c pytorch
conda install "numpy<2"

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4 安装后快速自检

python
python - <<'PY'
import torch, torchvision, numpy as np
print("Torch:", torch.__version__, "| TorchVision:", torchvision.__version__,
      "| NumPy:", np.__version__)
PY

若出现 “Numpy is not available without upgrading/downgrading” 之类错误，一般是环境里混入了 NumPy 2.x——直接 pip install "numpy<2" 重装即可 Stack Overflow。

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5 常见坑与排查

1. Windows GPU 用户 vs NumPy 2.x
   已知 2.4 Windows 版 wheel 在装入 NumPy 2.x 时会崩溃，症状为 RuntimeError: Numpy is not available…。官方 issue 已确认并建议回退 NumPy（或等 2.5+ 新 wheel）GitHub。

2. 源码编译
   如需从源代码编译 PyTorch，务必在编译环境里装 NumPy 1.26；若误装 2.x，会因 ABI 不匹配导致二进制损坏 GitHub。

3. TorchVision 与 PyTorch 不匹配
   若出现 torchvision 找不到算子，通常是版本不对齐。官方兼容矩阵在 TorchVision GitHub README 顶部，务必配套安装 PyTorch Forums。

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一句话回顾

• 首选：torch==2.4.1 torchvision==0.18.1 numpy<2 ——新特性＋完美支持 NumPy 1.x
• 保守：torch==1.13.1 torchvision==0.14.1 numpy<2 ——经典稳定

按照上面命令执行，基本就能在保持 NumPy 1.x 的前提下，顺利使用 PyTorch/TorchVision。祝安装顺利，玩得开心!

一句话总结
把 torch==2.4.1 配 torchvision==0.18.1 （或同一 CUDA tag 的 GPU 轮子）基本能一次性满足你列出的全部版本锁定，同时继续兼容 NumPy 1.26 而不会触发 PyTorch 对 NumPy 2 ABI 的已知崩溃；所有列出的 Hugging Face 组件（diffusers 0.33.1、transformers 4.46.2、accelerate 1.6.0）和研究包 torchsde 0.2.6 都在官方声明里只要求 “torch ≥ 1.6/1.13” 左右，因此与 2.4 分支完全兼容。下面给出兼容矩阵、安装命令，以及出现冲突时的快速排查清单。

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兼容性矩阵

依赖	官方最低 / 偏好 Torch 版本	与 torch 2.4.1 兼容性
diffusers 0.33.1	torch extra，无上限，文档以 2.x 为示例	✅ PyPI 页面标注“State-of-the-art diffusion in PyTorch”(PyPI)
transformers 4.46.2	install_requires 只列基础包；Torch 由 extra 管理，源码仍用 is_torch_greater_or_equal_than_1_13 判断特性(GitHub)	✅
accelerate 1.6.0	1.6.0 发布说明主推 FSDP v2 / DeepSpeed TP，开发测试基于 Torch 2.4(GitHub)(PyPI)	✅
torchsde 0.2.6	“PyTorch ≥ 1.6.0”(PyPI)	✅
NumPy 1.26.x	Torch 2.4 官方 wheel 仍以 1.x ABI 构建（NumPy 2 相关问题追踪）(GitHub)	✅
TorchVision 0.18.1	与 Torch 2.4.* 对齐的官方配套版本（见 “Previous Versions” 表）(PyTorch)	✅

为何不选 2.5+？ 2.5 起部分 wheel 开始用 NumPy 2 测试，但社区仍有 “NumPy 2.x + PyTorch 2.5” 崩溃报告；而你显式锁了 NumPy 1.26，因此 2.4.* 是最安全的上限(Stack Overflow)。

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安装命令示例

1. 纯 CPU 环境

bash
pip install "numpy<2" torch==2.4.1 torchvision==0.18.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install accelerate==1.6.0 diffusers==0.33.1 transformers==4.46.2 \
           gradio==5.23.0 sentencepiece==0.2.0 pillow==11.1.0 av==12.1.0 \
           scipy==1.12.0 requests==2.31.0 torchsde==0.2.6 \
           einops opencv-contrib-python safetensors

2. CUDA 11.8 GPU 环境（NVIDIA Driver ≥ 515）

bash
pip install "numpy<2" torch==2.4.1+cu118 torchvision==0.18.1+cu118 \
    --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# 其余依赖同上

如需其它 CUDA 版本（cu121/cu124）或 ROCm，请在 [PyTorch “previous versions” 页面] 查找匹配 wheel URL(PyTorch)。

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出现冲突/报错时的排查思路

1. 一眼诊断命令

bash
python -m pip check           # 列出依赖版本冲突
pipdeptree -w silence         # 查看哪条链条拉错了版本
python - <<'PY'
import torch, torchvision, numpy, diffusers, transformers, accelerate, torchsde
print(torch.__version__, torchvision.__version__, numpy.__version__)
PY

2. 常见症状 & 对策

症状	根因定位	快速修复
RuntimeError: Numpy is not available …	环境里误装了 NumPy 2	pip install --force-reinstall "numpy<2"(Stack Overflow)
ImportError: Using the Trainer with PyTorch requires accelerate>=0.20.1	Transformers 找不到 Accelerate	你已装 1.6.0，应确保 先 安装 accelerate，再装 transformers；或 pip install --upgrade accelerate(GitHub)
CUDA 相关 libcudart.so Version mismatch	CUDA 轮子与本机驱动/ToolKit 不匹配	对照 PyTorch 下载页选择正确的 +cuXXX tag；驱动需 ≥ 运行时要求(GitHub)
安装后又被其它包“自动降级/升级” Torch	pip install 顺序错误或 resolver 回退	先锁定 torch*/torchvision* 再装其他依赖；必要时加 --no-deps 针对性重装(GitHub)
TorchVision 算子缺失	TorchVision 与 Torch 版本不匹配	保证 0.18.* ↔ 2.4.* 一一对应(PyTorch)

3. 排错流程图

1. 创建全新虚拟环境 → 安装 仅 torch/torchvision/numpy → import torch; torch.zeros(1)
2. 逐步加入 Hugging Face 栈（accelerate → transformers → diffusers）→ 每步 pip check
3. 最后灌入 “外围包” (gradio, opencv, torchsde …)。
4. 若冲突，读 pipdeptree 输出锁定具体 package，引入 --no-deps 或降级即可。

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可复用 environment.yml 片段（conda 用户）

yaml
name: torch24_env
channels:
  - pytorch
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.10
  - pytorch=2.4.1
  - torchvision=0.18.1
  - numpy<2
  - pip
  - pip:
      - accelerate==1.6.0
      - diffusers==0.33.1
      - transformers==4.46.2
      - gradio==5.23.0
      - sentencepiece==0.2.0
      - pillow==11.1.0
      - av==12.1.0
      - scipy==1.12.0
      - requests==2.31.0
      - torchsde==0.2.6
      - einops
      - opencv-contrib-python
      - safetensors

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结语

按上面顺序布置（先 锁 Torch/NumPy，再装其余）基本可以一次过；若仍有疑问，把 pip check 的完整输出贴出来就能迅速定位冲突。祝你构建环境顺利！

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引用
PyPI PyPI PyPI GitHub GitHub GitHub PyTorch Stack Overflow GitHub GitHub

结论先行：
官方 PyTorch 2.6.0 轮子是用 NumPy 2.0.x 预发布版 编译的，ABI 向后兼容 NumPy 1.x。因此只要环境里没有混装旧/新版 NumPy，numpy==1.26.2 可以正常加载并使用 PyTorch 2.6.0（CPU 或各类 CUDA/ROCm/XPU 轮子均同理）GitHub PyTorch。下面给出兼容性依据、安装方法和常见踩坑排查思路。

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兼容性依据

证据	说明
NumPy 2 ABI 讨论	核心开发者在 NumPy 2.0 Support 议题中明确提出：未来版本的 PyTorch 需 用 NumPy 2.0 构建以同时兼容 1.x/2.xGitHub
2.6.0 RC/GA 发布说明	2.6.0 RC 及 GA 轮子已于 2025-01-29 推送，并采用 manylinux 2.28 等新构建基底；官方未再声明“必须 numpy<2”，表明已完成 ABI 过渡PyTorch Developer Mailing List GitHub
官方文档 FAQ	2.6 文档里提到 “torch.compile 内部遵循 NumPy 2.0 pre-release”，佐证 2.6 整体以 NumPy 2.0 接口为基准PyTorch
社区实测	Issue #146987 中，用户在 torch==2.6.0 + numpy==1.26.4 环境复现错误，最终确认是 环境同时装了 NumPy 1.26 和 2.0 导致冲突；纯 1.26 单版本能够正常运行GitHub GitHub
历史对比	2.4 Windows 轮子仍用 NumPy 1.x 构建，导致遇到 NumPy 2 时报 “NumPy is not available” 的老问题；2.6 之后这一警告在官方轮子中已消失，说明已切换到新 ABIGitHub Stack Overflow

综上，只要你的环境里唯一存在 NumPy 1.26.2 就能安全加载 torch 2.6.0；若以后想切到 NumPy ≥ 2，也无需重装 PyTorch。

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推荐安装命令

CPU 环境

bash
# 确保仅有 1.26.2
pip install --force-reinstall "numpy==1.26.2"
# 安装 PyTorch 2.6.0（CPU 版）
pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

CUDA 12.4 例子

bash
pip install --force-reinstall "numpy==1.26.2"
pip install torch==2.6.0+cu124 torchvision==0.21.0+cu124 \
    --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

顺序要点：先锁 NumPy→再装 torch；若之后再装其它包（如 diffusers/transformers 等）遇到 resolver 想“升级” torch，可给 torch 加 --no-deps 重装避免连锁升级。

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快速自检

bash
python - <<'PY'
import torch, numpy
print("Torch:", torch.__version__, "| NumPy:", numpy.__version__)
PY

若成功打印版本号且无警告，即兼容。若出现 “Numpy is not available …”，一般是混装了两个 NumPy：

bash
pip list | grep numpy      # 应只看到 1.26.2 一条

• 同时出现 numpy 2.x → pip uninstall numpy 并强装 1.26.2
• Conda + pip 混用时，留意 conda list numpy 是否隐藏装了另一版本

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已知/潜在问题与排查路线

症状	可能原因	解决办法
TypeError: expected np.ndarray (got numpy.ndarray)	环境里既有 NumPy 1.26 又有 2.x，ABI 冲突GitHub	卸掉多余版本，保证单一 NumPy
RuntimeError: Numpy is not available …（极少见）	非官方渠道自编译的扩展仍用 NumPy 1.x ABI	重新编译扩展或统一升级/降级
pip 安装时解依赖把 torch 回退到旧版	部分第三方包限制 torch<2.6（如 fastai 尚未更新）GitHub	先升级那几个依赖或给 pip 加 --upgrade-strategy eager

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小结

• 可以：torch==2.6.0 ↔ numpy==1.26.2
• 要注意：避免环境里出现 两个 NumPy；如需第三方扩展需重新编译时，请确保编译环境用同一版本 NumPy。
• 后续升级：官方计划在 2.7 把 Linux 轮子完全迁到 manylinux 2.28 新 ABI，届时同样保持对 NumPy 1.x 的运行时兼容，但建议跟进测试PyTorch Developer Mailing List。