一、torchvision与torch版本对应以及对python版本的要求 二、torchaudio与torch版本对应以及对python版本的要求 三、torch与torchvision和torchaudio以及cuda版本的对应 四、参考资料 [1]vision官方网站https://github.com/pytorch/vision#installation [2]audio兼容版本https://pytorch.org/audio/main/installation.html#compatibility-matrix [3]conda安装时不同版本...
一般来说,新版本的torch会支持新版本的torchvision,但旧版本的torch可能不支持新版本的torchvision,因此用户需要选择匹配的版本进行安装。 其次,torch和cuda的版本也需要匹配。用户在安装PyTorch时,需要选择与自己显卡驱动和CUDA版本兼容的PyTorch版本。一般来说,新版本的PyTorch会支持新版本的CUDA,但旧版本的PyTorch可能不支...
对于torch,您可以访问官网下载页面:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。您需要根据您的Python和cuda版本选择合适的安装包。例如,如果您使用的是Python 3.7和cuda 10.0,您应该选择cu100的安装包。对于torchvision,您同样需要访问官网下载页面:https://download.pytorch.org/vision/vision_stable.html。同...
torchvision版本:0.6.x 支持的Python版本:>=3.5, <=3.8PyTorch 1.4.x PyTorch版本:1.4.x torchvision版本:0.5.x 支持的Python版本:==2.7, >=3.5, <=3.8PyTorch 1.3.x PyTorch版本:1.3.xtorchvision版本:0.4.2 / 0.4.3支持的Python版本:==2.7, >=3.5, <=3.7 PyTorch 1.2.x PyTorch版本:1.2.xtorchvision...
在PyTorch 官网上有如下安装对照表,同时也有历史版本安装对照表 从零开始配置python深度学习环境大概有如下配置步骤: 方案一: 电脑安装显卡驱动,然后安装CUDA、cuDNN,安装miniconda3。前面都是在电脑基础环境配置,后面的操作都是在conda环境中,安装torch、cudatoolkits等深度学习包 ...
使用PyTorch时,确保与Python及相关的软件包相兼容是非常重要的。不正确的版本组合可能导致安装失败或运行时错误,影响开发效率和项目进度。 PyTorch/Python/Cuda版本对应和和兼容性PyTorch versionPythonC++Stabl…
在使用PyTorch进行开发时，确保PyTorch、Python、CUDA、torchvision、torchaudio等组件的版本兼容性至关重要。以下是一些关于版本对应和兼容性的关键点：PyTorch与CUDA的版本对应：CUDA版本选择：若使用GPU加速，需选择与CUDA版本相匹配的PyTorch版本。例如，CUDA 10.0对应特定版本的PyTorch。CPU环境：如目标环境为...
pytorch1.10 、cudnn8.3.3、torchvision 0.11.1、python 3.9(选择) 2023/5/8补:本人后来换了个电脑cuda是12.1版本,安装的对应版本的是: CUDA version 11.6 cudnn8.4.0、 python 3.9 Torch:1.7.1 Torchvision:0.8.2(安装命令: pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2...
1. torch - torchvision - python 版本对应关系 从表中可以看出,在使用 anaconda 创建虚拟环境时,将 python 的版本定为 3.7 最为合适,当然最好还是根据你自己的需要选择 python 版本。 conda create -n 环境的名字 python=3.7 1. 2. CUDA Toolkit 和PyTorch的对应关系 ...