PyTorch与TorchVision的版本对应关系主要取决于安装的PyTorch版本。通常情况下,TorchVision的版本会跟随PyTorch的版本进行更新。例如,如果安装的是PyTorch 1.7,那么对应的TorchVision版本通常是0.8.1。这种对应关系可以在PyTorch的官方文档中找到,以确保用户能够正确地安装和使用这两个库。 二、PyTorch不同版本的主要区别 自动混...
首先,我们要明确的是,Torchvision的版本通常应该与PyTorch的版本保持一致。这是因为Torchvision依赖于PyTorch作为其底层框架,两者的接口和数据结构都需要保持一致。在大多数情况下,选择对应版本的Torchvision和PyTorch可以确保最大的兼容性和稳定性。 例如,如果你正在使用PyTorch 1.9.0,那么推荐的Torchvision版本就是0.10.0。...
在PyTorch的官方文档中,通常会给出PyTorch和torchvision之间的兼容性信息。以下是目前一些常见版本之间的对应关系: PyTorch 1.1 对应 torchvision 0.3 PyTorch 1.2 对应 torchvision 0.4 PyTorch 1.3 对应 torchvision 0.4 PyTorch 1.4 对应 torchvision 0.5 PyTorch 1.5 对应 torchvision 0.6 PyTorch 1.6 对应 torchvision 0.7...
清楚所需要的版本以后,安装对应版本的库。例如: # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch # CPU Only conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cpuonly -c pytorch PyTorch/torchvision/torchaudio/torchtext版本对应和兼容性 PyTorchtorchvisiontorchtext...
上面命令为安装最新的版本,为了能够应对各种不同硬件条件,常需要手动输入命令安装特定版本,可参考如下代码 代码语言:javascript 复制 # 安装pytorch==1.x.0 torchvision==0.x.0 cudatoolkit=10.x conda install pytorch==1.x.0 torchvision==0.x.0 cudatoolkit=10.x -c pytorch...
torch与torchvision对应关系,来源:pytorch / vision torch torchvision python main/nightly main/nightly >=3.7,<=3.10 1.13.0 0.14.0 >=3.7,<=3.10 1.12.0 0.13.0 >=3.7, <=3.10 1.11.0 0.12.0 >=3.7, <=3.10 1.10.2 0.11.3 >=3.6, <=3.9 ...
我们需要的CUDA版本应 0.3.3、 支持你的PyTorch版本 PyTorch官网在这里可以看到可通过conda或者pip命令来安装PyTorch 踩雷:我在使用conda命令安装CUDAv11.3对应的PyTorch时候会安装成仅cpu可用的PyTorch(不知何原因),conda安装好像会自动匹配库最新的版本,所以最好是确定好你想要的cudatoolkit以及pytorch的版本最好。
torchvision的版本通常与PyTorch的版本紧密相关。虽然torchvision的更新可能不完全与PyTorch的每个小版本同步,但官方会尽量保持它们之间的兼容性。因此,在大多数情况下,你应该使用与你的PyTorch版本兼容的torchvision版本。 3. 提供检查torchvision和pytorch版本的方法 你可以通过Python代码来检查当前安装的torchvision和PyTorch的版...
pytorch与torchvision版本 来源:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ tensorflow keras python版本匹配 TensorFlow 2.2.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.7. pytorch 安装 pip install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.0+cpu torchaudio==0.7.0-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable....