对于PyTorch的主版本(main version),可以使用以下命令:conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 或pip install torch torchvision torchaudio。 对于PyTorch的nightly版本(nightly version),可以使用以下命令:conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch-nightly 或pip install torch torchvision ...
例如,PyTorch 1.8.0可能对应的torchvision版本是0.9.0或0.9.1。 torchaudio是另一个PyTorch的子库,用于处理音频数据。与torchvision类似,torchaudio的版本通常也与PyTorch的版本相对应。但是,由于音频处理的复杂性,torchaudio的更新可能不如torch和torchvision频繁。 最后,torchtext是PyTorch用于处理文本数据的库。torchtext的...
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 1.10.1 0.11.2 >=3.6, <=3.9 1.10.0 0.11.1 >=...
PyTorch/Python/Cuda版本对应和和兼容性 清楚所需要的版本以后,安装对应版本的库。例如: # CUDA 10.0 conda installpytorch==1.2.0torchvision==0.4.0cudatoolkit=10.0 -c pytorch # CPU Only conda installpytorch==1.2.0torchvision==0.4.0 cpuonly -c pytorch PyTorch/torchvision/torchaudio/torchtext版本对应和...
pytorch的torch、torchvision、torchaudio版本对应关系 torch与torchvision对应关系 torch与torchaudio对应关系
单击即可下载。这里torch版本为1.11.0,我们要去官网查找该版本对应的torchvision 和torchaudio版本。ctrl + F 搜索 [pip install torch==1.11.0] 并且对应cuda为11.5。 在之前的网址https://download.pytorch.org/whl/cu102中选择torchaudio,ctrl + F 搜索 [cu115-cp39-cp39-win],选择版本为0.11.0的。高亮处...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 该命令安装了指定版本的cudatoolkit,cudatoolkit是一个已编译好的 CUDA 库,它会在运行时被 PyTorch 使用,而不依赖于系统全局的 CUDA 安装。同时 torch 也会自动安装与指定版本的PyTorch兼容的cuDNN。
pytorch版本从2.4.0 ~ 1.9.1与vision和audio版本对应,信息统计来自Github更新文档 如果没有特殊需求可以从此处下载对应Whl包,其中包含GPU和CPU版本 Torchvision、Torchaudio whl包 Linux_X86/amd64:download.pytorch.org/whl/torch_stable.html(https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html) ...
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c nvidia 运行后,将会安装pytorch相关依赖,由于文件比较大,需要一定的时间。所以最好选择第二种方法。 方法二: (如果下载特别慢,可以去torch镜像源直接下载安装包,效果一样) 下面这个链接是torch和torchvision的对应关系查询,这俩的版本和python版本、cu...
在使用PyTorch进行开发时，确保各组件之间的版本兼容性是关键。不正确的版本组合可能导致安装失败或运行时错误，影响项目的进展。因此，了解PyTorch、Python、CUDA、torchvision、torchaudio等组件的版本对应关系至关重要。安装时应遵循版本对应原则。例如，若使用CUDA 10.0，应选择相应的PyTorch版本。如果目标环境...