怎么安装torch1.9.1对应的torchvision的版本

您可以按照以下步骤安装torch1.9.1对应的torchvision的版本：

1. 确认您已经安装了torch1.9.1，可以使用以下命令检查：

   python -c "import torch; print(torch.__version__)"

2. 安装与torch1.9.1对应的torchvision版本，您可以使用以下命令：

   pip install torchvision==0.10.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

这将安装与CUDA 11.1兼容的torchvision 0.10.1版本。如果您使用的是其他版本的CUDA，请在上述命令中将“cu111”替换为相应的CUDA版本。

如果您使用的是CPU版本的torch，请使用以下命令安装torchvision：

   pip install torchvision==0.10.1

3. 确认您已经安装成功，可以使用以下命令检查：

   python -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)"

如果输出版本号为0.10.1，则表示已经成功安装了torchvision。

相关问题

torch1.9.1对应torchvision版本

### 查找与 PyTorch 1.9.1 兼容的 TorchVision 版本

对于 PyTorch 1.9.1 的安装，通常推荐使用与其相匹配的特定版本的 TorchVision 来确保最佳兼容性和稳定性。官方文档以及社区反馈表明，PyTorch 1.9.1 和 torchvision 0.10.1 是相互兼容的一对组合[^4]。

当遇到更高版本不兼容的情况时，回退到较低版本可能是一个有效的解决方案。例如，有报告指出将 torch 从 1.12.0 下降到 1.11.0 并配合 torchvision 从 0.13.0 到 0.12.0 解决了一些用户的安装问题[^1]。然而这并不意味着这是唯一可行的方法；对于具体版本号的选择应当基于目标平台的具体需求和配置。

为了验证可用性并获取确切的支持列表，可以访问 [PyTorch 官方下载页面](https://pytorch.org/get-started/locally/) 或者查阅 [PyTorch 发布说明](https://github.com/pytorch/vision/releases)，这些资源提供了不同 CUDA 工具包版本下的预编译二进制文件链接，有助于找到适用于当前系统的正确版本组合[^2]。

如果计划通过 Conda 进行安装，则可以通过指定版本的方式来进行操作：

conda install pytorch==1.9.1 torchvision==0.10.1 -c pytorch

上述命令会帮助创建一个包含所需版本 PyTorch 及其配套组件的环境[^3]。

怎么安装torch1.9.1对应的torchvision的GPU版本

您可以按照以下步骤来安装torch1.9.1对应的torchvision的GPU版本：

1. 确认您的CUDA版本，可以通过命令`nvcc --version`来查看。

2. 访问PyTorch官网，选择合适的PyTorch版本和CUDA版本，然后复制相应的安装命令。

3. 打开终端，执行以下命令来安装PyTorch和torchvision：

pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中，cu111代表的是CUDA 11.1版本，如果您的CUDA版本不同，需要相应地修改。

4. 安装完成后，您可以通过以下命令来测试torchvision是否已经成功安装：

python -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)"

如果输出的版本号为0.10.1，说明已经安装成功。

注意：在安装过程中，可能会出现依赖冲突等问题，需要根据具体情况进行解决。