在Python解释器中输入import torch,如果没有报错,则表示Torch安装成功。同时,您可以使用torch.cuda.is_available()检查CUDA是否可用。 四、Torchvision安装指南 Torchvision通常与Torch一起安装,因此您无需单独安装Torchvision。如果您发现Torchvision未成功安装,可以尝试使用以下命令进行手动安装: pip install torchvision 安装完...
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…
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。如果目标环境为CPU而非GPU，选择不依赖CUDA的PyTorch版本。此外，PyTorch的子库如torchvision、torchaudio、torchtext等也需与主库保持兼容。确保所有依赖库版本在文档或官方指南中列出的范围内，以避免兼容性问题。获取详细版本信息...