torch1.13.1对应torchvision

根提供的引用，torch1.13.1对应的torchvision版本是0.4.2。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Torch对应的torchvision版本](https://blog.csdn.net/mikewzp/article/details/129692066)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

安装torch1.13.1和torchvision

### 安装特定版本的 PyTorch 和 torchvision

为了安装指定版本的 PyTorch (1.13.1) 及其对应的 torchvision 版本，可以使用 `pip` 命令并指明具体的版本号。对于 CUDA 12.1 的环境，可以通过如下命令完成安装：

pip install torch==1.13.1+cu121 torchvision==0.14.1+cu121 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121[^1]

此命令确保下载适用于 CUDA 12.1 的 PyTorch 1.13.1 和相匹配版本的 torchvision。

如果需要安装 CPU-only 版本，则应调整 URL 并移除 CUDA 特定的部分：

pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

通过上述方法能够精确控制所安装库的具体版本及其依赖关系，从而更好地管理项目中的软件包配置。

torch与torchvision对应关系

### PyTorch与torchvision版本兼容性

为了确保PyTorch和torchvision能够正常协同工作，二者之间存在特定的版本对应关系。当这两个库的版本不匹配时，可能会引发代码执行中的错误或异常行为[^1]。

#### 安装注意事项

在安装过程中需要注意两个方面：

- **版本对应**：不同版本的PyTorch需要搭配相应版本的torchvision才能保证最佳性能和稳定性。
- **硬件支持**：区分CPU版本和GPU版本的选择也至关重要，因为这直接影响到程序能否充分利用硬件资源加速计算过程[^2]。

#### 推荐安装方式

对于初学者来说，推荐通过官方提供的稳定链接来获取预编译好的wheel包进行安装。这种方法不仅可以简化安装流程，还能确保所安装的PyTorch和torchvision版本相互兼容。具体操作是在命令行工具中切换至下载后的wheel文件所在路径并执行`pip install filename.whl`完成安装[^3]。

| PyTorch Version | TorchVision Version |
|--|---------------------|
| 2.0.0 | >=0.15.0 |
| 1.13.1 | >=0.14.1 |
| 1.12.0 | >=0.13.0 |
| 1.11.0 | >=0.12.0 |
| 1.10.0 | >=0.11.1 |
| 1.9.0 | >=0.10.0 |

此表格展示了部分常见PyTorch及其对应的最低torchvision版本要求。实际应用中应当依据项目需求和个人环境选择合适的组合。

# 示例：安装指定版本的PyTorch和torchvision
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html