Python、PyTorch、CUDA 及 MMCV/MMDetection 版本对应指南

深度学习环境配置常因版本不匹配导致运行失败。本文整理了 PyTorch、CUDA、Python 及 MMDetection、MMCV 的详细版本对应关系。重点涵盖从经典架构到新版 MMEngine 的依赖变化，帮助开发者快速定位兼容性问题，避免重复踩坑。

刀狂发布于 2026/3/290 浏览

在深度学习开发中，环境配置往往是踩坑最多的环节。PyTorch、CUDA、Python 以及 MMDetection 系列库之间的版本依赖错综复杂，一旦不匹配，轻则报错，重则无法运行。整理这份对照表，希望能帮你节省排查时间。

PyTorch 对 CUDA 版本有明确要求，通常高版本 CUDA 可以兼容低版本 PyTorch，但反过来不行。Python 版本也需严格对应。下表列出了常见版本的组合支持情况：

PyTorch 版本	Python 支持版本	CUDA 10.1	CUDA 10.2	CUDA 11.1	CUDA 11.3	CUDA 11.6	CUDA 11.7	CUDA 11.8	安装指令后缀
2.1.0	3.8–3.11	❌	❌	❌	❌	✅	✅	✅	+cu117, +cu118
2.0.1	3.8–3.11	❌	❌	❌	❌	✅	✅	✅	+cu117, +cu118
1.13.1	3.7–3.10	❌	✅	✅	✅	✅	✅	✅	+cu117, +cu116 等
1.12.1	3.7–3.10	❌	✅	✅	✅	✅	✅	✅	+cu116, +cu115 等
1.11.0	3.6–3.9	❌	✅	✅	✅	✅

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MMDet 版本	MMCV 版本	MMEngine 版本	PyTorch 推荐	支持 CUDA	说明
3.3.0	≥2.1.0	≥0.10.0	1.10 ~ 2.2	11.3 ~ 12.x	全新架构
3.2.x	2.0.1 ~ 2.0.2	≥0.9.0	1.10 ~ 2.1	11.3 ~ 11.8	适配中
3.0.0	2.0.0	≥0.7.1	1.10 ~ 2.0	11.1 ~ 11.7	MMEngine 初期
2.28.2	1.7.0	不需要	1.10 ~ 1.13	10.2 ~ 11.6	经典最后版
2.26.0	1.6.2	不需要	1.8 ~ 1.12	10.1 ~ 11.3	向前兼容
2.24.1	1.5.2	不需要	1.8 ~ 1.10	10.1 ~ 11.1	旧项目迁移
2.20.0	1.4.8	不需要	1.7 ~ 1.10	10.0 ~ 10.2	适合 CUDA 10.1
2.18.1	1.3.18	不需要	1.6 ~ 1.9	10.0 ~ 10.2	VisDrone 常用
2.11.0	1.2.6	不需要	1.6 ~ 1.8	10.0 ~ 10.1	稳定性好
2.5.0	1.1.5	不需要	1.5 ~ 1.6	10.0	早期版本
2.0.0	1.0.0	不需要	1.4 ~ 1.5	9.2 ~ 10.0	V2 起点
1.2.0	0.6.2	不需要	1.4	9.2	早期版本