torchvision更新
时间: 2023-06-12 11:08:07 浏览: 39
最近的torchvision更新主要包括以下内容:
1. 增加了对于PyTorch 1.7和1.8的支持。
2. 增加了对于新的模型架构的支持,包括ResNetV2、EfficientNet、ViT等。
3. 增加了对于新的数据集的支持,包括COCO-Stuff、SBU Captioned Photo Dataset等。
4. 增加了对于新的转换器的支持,包括RandomErasing、RandomSolarize等。
5. 增加了对于新的评估指标的支持,包括mIoU、FID等。
6. 增加了对于TorchScript的支持,可以将torchvision中的模型转换为TorchScript格式。
7. 增加了对于ONNX的支持,可以将torchvision中的模型转换为ONNX格式。
8. 优化了一些性能问题,提高了模型训练和推理的速度。
总的来说,这次torchvision的更新主要是增加了对于新的模型、数据集和转换器的支持,同时也优化了一些性能问题,提高了模型训练和推理的速度。
相关问题
torchvision更新代码
如果你想要更新PyTorch中的torchvision模块,可以使用以下命令:
```
pip install --upgrade torchvision
```
这将会更新你当前安装的torchvision模块到最新版本。如果你已经在使用虚拟环境,请先激活该环境再执行上面的命令。
如果你想要安装指定版本的torchvision模块,可以使用以下命令:
```
pip install torchvision==<version>
```
将`<version>`替换为你想要安装的版本号即可。
更新torchvision命令
要更新torchvision库,可以使用以下命令:
```shell
pip install --upgrade torchvision
```
这将使用pip包管理器安装最新版本的torchvision库。如果你使用的是conda包管理器,可以尝试以下命令:
```shell
conda update torchvision
```
这将更新已安装的torchvision库到最新版本。请注意,根据你的操作系统和环境设置,可能需要使用管理员权限来运行这些命令。