# 修复 PyTorch 版本依赖冲突

## 问题描述

安装 `torch-tensorrt` 时，`torch` 被升级到 2.9.1，但 `torchaudio` 和 `torchvision` 仍需要 2.5.1+cu121，导致版本冲突。

## 解决方案

### 方案 1：重新安装匹配的版本（推荐）

```bash
# 1. 卸载所有冲突的包
pip uninstall -y torch torchvision torchaudio torch-tensorrt

# 2. 安装匹配的 PyTorch 版本（CUDA 12.1）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 3. 安装 torch-tensorrt（会自动匹配 PyTorch 版本）
pip install torch-tensorrt
```

### 方案 2：使用批处理脚本（Windows）

直接运行：
```bash
fix_torch_dependencies.bat
```

### 方案 3：只安装 TensorRT（不安装 torch-tensorrt）

如果 `torch-tensorrt` 安装有问题，可以只安装 TensorRT 核心库：

```bash
# 卸载 torch-tensorrt
pip uninstall -y torch-tensorrt

# 只安装 TensorRT（用于 ONNX → TensorRT 方案）
pip install nvidia-tensorrt
```

然后使用 `convert_to_tensorrt.py` 脚本（ONNX 转换方案）。

## 验证安装

运行以下命令验证：

```bash
python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}')"
python -c "import torchvision; print(f'TorchVision: {torchvision.__version__}')"
python -c "import torchaudio; print(f'TorchAudio: {torchaudio.__version__}')"
python -c "import torch_tensorrt; print('Torch-TensorRT: OK')"
```

所有版本应该匹配，且没有错误。

## 如果仍有问题

### 检查 CUDA 版本

```bash
nvidia-smi
```

确保 PyTorch 的 CUDA 版本与系统 CUDA 版本匹配。

### 清理并重新安装

```bash
# 完全清理
pip uninstall -y torch torchvision torchaudio torch-tensorrt tensorrt

# 重新安装
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install torch-tensorrt
```

### 使用 conda（如果使用 conda 环境）

```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
pip install torch-tensorrt
```

## 注意事项

1. **版本匹配很重要**：`torch`、`torchvision`、`torchaudio` 必须版本匹配
2. **CUDA 版本**：确保 PyTorch 的 CUDA 版本与系统 CUDA 版本匹配
3. **torch-tensorrt 版本**：应该自动匹配 PyTorch 版本，如果不匹配需要手动指定

## 替代方案

如果 `torch-tensorrt` 安装一直有问题，可以使用：

1. **ONNX → TensorRT 方案**（更稳定）
   - 只需要 `nvidia-tensorrt`
   - 不需要 `torch-tensorrt`
   - 使用 `convert_to_tensorrt.py` 脚本

2. **只使用 PyTorch FP16**（当前方案）
   - 已经达到 22 FPS
   - 不需要额外安装