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环境：
Ubuntu22.04
WLS2
问题描述：
Ubuntu如何更换 PyTorch 版本考虑安装一个为 CUDA 11.5 编译的 PyTorch 版本。如何安装旧版本
解决方案：
决定不升级CUDA版本，而是使用一个与CUDA 11.5兼容的PyTorch版本，您可以按照以下步骤来安装一个较旧版本的PyTorch。
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卸载当前的PyTorch版本：首先，您需要卸载当前安装的PyTorch，以避免任何潜在的版本冲突。在命令行中运行以下命令：
pip uninstall torch torchvision torchaudio
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查找合适的PyTorch版本：接下来，您需要查找一个为CUDA 11.5编译的PyTorch版本。您可以访问PyTorch官方网站，并在“Previous PyTorch Versions”部分找到与CUDA 11.5兼容的版本。
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安装兼容的PyTorch版本：在确定了哪个PyTorch版本与CUDA 11.5兼容之后，您可以使用pip或conda来安装。例如，如果您找到PyTorch版本
1.9.0是与CUDA 11.5兼容的，您可以使用以下命令安装：使用pip的话：
install pytorch1.12.1 torchvision0.13.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html这里，-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html会告诉pip使用官方的PyTorch资源库来找到与CUDA 11.5兼容的PyTorch版本。
请注意，您需要将`1.9.0`替换为您找到的正确的版本号，而`+cu115`表示这个包是为CUDA 11.5编译的。在运行这些命令之前，请确保您的环境（例如conda环境）是激活的。
- 验证安装：安装完成后，您应该验证PyTorch和CUDA是否正确安装。在Python中运行以下代码：
python -c "import torch; print(torch.__version)”
这应该会输出PyTorch的版本，PyTorch使用的CUDA版本，以及一个布尔值，指示CUDA是否可用。
请确保在您的工作环境或虚拟环境中执行这些步骤，避免对系统级别的Python环境产生影响。