pytorch1.12.0对应torchvision哪一个版本

在PyTorch 1.12.0中，torchvision的最新版本是0.4.0。但是，建议根据您的具体需求和操作系统选择适当的torchvision版本。您可以通过以下命令安装torchvision 0.4.0：

pip install torchvision==0.4.0

相关问题

pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html Looking in links: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.7.1+cu101 (from versions: 1.11.0, 1.11.0+cpu, 1.11.0+cu102, 1.11.0+cu113, 1.11.0+cu115, 1.11.0+rocm4.3.1, 1.11.0+rocm4.5.2, 1.12.0, 1.12.0+cpu, 1.12.0+cu102, 1.12.0+cu113, 1.12.0+cu116, 1.12.0+rocm5.0, 1.12.0+rocm5.1.1, 1.12.1, 1.12.1+cpu, 1.12.1+cu102, 1.12.1+cu113, 1.12.1+cu116, 1.12.1+rocm5.0, 1.12.1+rocm5.1.1, 1.13.0, 1.13.0+cpu, 1.13.0+cu116, 1.13.0+cu117, 1.13.0+cu117.with.pypi.cudnn, 1.13.0+rocm5.1.1, 1.13.0+rocm5.2, 1.13.1, 1.13.1+cpu, 1.13.1+cu116, 1.13.1+cu117, 1.13.1+cu117.with.pypi.cudnn, 1.13.1+rocm5.1.1, 1.13.1+rocm5.2, 2.0.0, 2.0.0+cpu, 2.0.0+cpu.cxx11.abi, 2.0.0+cu117, 2.0.0+cu117.with.pypi.cudnn, 2.0.0+cu118, 2.0.0+rocm5.3, 2.0.0+rocm5.4.2, 2.0.1, 2.0.1+cpu, 2.0.1+cpu.cxx11.abi, 2.0.1+cu117, 2.0.1+cu117.with.pypi.cudnn, 2.0.1+cu118, 2.0.1+rocm5.3, 2.0.1+rocm5.4.2) ERROR: No matching distribution found for torch==1.7.1+cu101这个安装错误怎么回事，应该怎么解决

这个错误可能是因为您的CUDA版本与要安装的PyTorch版本不匹配。cu101表示需要CUDA 10.1，而您的系统中可能没有安装CUDA 10.1或者CUDA 10.1的路径没有加入到环境变量中。您可以尝试以下方法解决：

1. 确认您的系统中是否已经安装了CUDA 10.1，并将CUDA 10.1的路径加入到环境变量中。

2. 如果您没有安装CUDA 10.1，可以根据您的系统和GPU型号到NVIDIA官网下载对应的CUDA 10.1安装包进行安装。

3. 如果您无法安装CUDA 10.1，可以尝试安装其他版本的PyTorch，或者使用CPU版本的PyTorch。

4. 另外，您可以尝试使用conda或者pip安装PyTorch，conda可以自动解决依赖问题，pip需要手动安装依赖。

希望这些方法能够帮助您解决问题。

1.12.0+cu113安装openpdect

1.12.0版本加上cu113是PyTorch的一个特定版本，其中包含了CUDA 11.3的支持。要在系统上安装OpenPCDet（一款基于深度学习的三维目标检测框架），通常需要按照以下步骤操作：

**步骤一：安装Python和相关库**
首先，确保已经安装了最新版的Python (建议使用Python 3.x)，并安装pip工具用于包管理。然后安装必要的Python库，如torch、numpy、torchvision等：

pip install torch torchvision numpy cython opencv-python

**步骤二：安装CUDA和cuDNN**
由于涉及GPU加速，你需要下载对应CUDA和cuDNN的版本。访问NVIDIA官网下载CUDA Toolkit，并安装到合适的路径。之后，在命令行中设置环境变量指向CUDA安装目录。

**步骤三：安装OpenPCDet**
由于OpenPCDet不是直接通过pip安装的官方库，你可能需要从其GitHub仓库克隆并构建它。先克隆仓库：

git clone https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git
cd OpenPCDet

接下来，在项目根目录下，创建一个新的环境（比如`conda create -n openpcdet python=3.8`）并激活它，然后安装依赖项和编译：

conda activate openpcdet
pip install -r tools/cfgs/install.sh

如果你的环境中没有cuda113相关的支持，可能会提示你安装相应的cuDNN版本。根据OpenPCDet的要求，找到并安装对应的cuDNN。

**步骤四：配置环境**
在`tools/configs`目录下，根据你的硬件配置选择一个配置文件，例如`exp/xyres_416_800_gnhead_fpnvoxelnet.py`，然后运行`tools/dist_train.sh` 或 `tools/train.py` 进行训练。

**相关问题--:**
1. 我应该在什么样的平台上运行OpenPCDet？
2. 如果我没有CUDA设备，能否使用CPU版本训练？
3. 安装过程中遇到编译错误怎么办？