如何安装troch=1.12.1+cu113

以下是安装 PyTorch 1.12.1+cu113 的步骤：

1. 首先，确保你已经安装了 CUDA 11.3 和对应的 cuDNN。

2. 接下来，打开终端并执行以下命令：

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.9.2+cu113 torchaudio==0.9.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

这将下载和安装 PyTorch 1.12.1+cu113，以及 torchvision 和 torchaudio。

3. 安装完成后，可以通过以下代码验证：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

如果输出的版本号为 1.12.1+cu113，且 CUDA 可用，则说明安装成功。

希望这能帮到你！

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deeplabv3+ troch ncnn在安卓运行的项目

很兴能够回答您的问题。关于deeplabv3+ troch ncnn在安卓上的运行，您可以参考以下步骤：

1. 首先，您需要在PC端完成模型的训练和导出。可以使用PyTorch训练deeplabv3+模型，然后使用ONNX将模型导出为ONNX格式。之后，您可以使用NCNN工具将ONNX模型转换为NCNN模型。

2. 接下来，您需要在安卓上设置NCNN运行环境。您可以在官方GitHub上下载NCNN的Android Demo，并将其导入到Android Studio中。然后，您可以根据您的需求修改Demo中的代码，以便使用NCNN加载您的模型。

3. 最后，您需要将模型文件和相关的预处理代码复制到安卓应用程序中，并在应用程序中使用NCNN来运行您的模型。您可以使用Android Studio构建和安装您的应用程序，然后在设备上运行它。

希望这些步骤对您有所帮助。如果您有任何其他问题，请随时问我。

troch.gather

torch.gather 是 PyTorch 中的一个函数，用于从输入张量中按索引收集元素。它的用法如下：

output = torch.gather(input, dim, index, out=None)

其中，input 是输入张量，dim 是指定在哪个维度上进行收集，index 是包含索引的张量，out 是输出张量（可选）。

这个函数的作用是根据给定的索引值，在输入张量的指定维度上收集对应的元素。例如，如果 input 是一个二维张量，dim 为0，index 是一个一维张量，那么输出张量的第 i 列将等于 input 的第 index[i] 列。

希望这个回答能满足你的问题！如果还有其他问题，请继续提问。