如何匹配不同的PyTorch版本与 torchvision 版本？

为了匹配 PyTorch 的不同版本与 torchvision 库，你需要确保安装的两个库之间的兼容性。一般来说，当更新其中一个库时，应尽量保持另一个库在同一或相近的版本。这是因为 torchvision 通常依赖于特定版本的 PyTorch 来提供功能。

以下是推荐的步骤：

1. **检查现有版本**：首先，运行 `pip list` 或者 `conda list`（如果你使用的是 conda 环境），查看当前 PyTorch 和 torchvision 的版本。

2. **查找对应版本的文档**：访问 torchvision 官方网站 https://pytorch.org/vision/stable/ ，查找与您的 PyTorch 版本相匹配的 torchvision 版本。例如，如果 PyTorch 是 v1.8.x，则应该选择支持这个版本范围的 torchvision。

3. **安装指定版本**：使用 pip 进行安装，比如：

   pip install torchvision==x.y.z  # x.y.z 是你需要的 torchvision 版本号

或者，在 conda 环境下：

   conda install torchvision=x.y.z -c pytorch

4. **验证是否匹配**：安装完成后，可以导入 torchvision 并打印版本信息来确认它们是否兼容。

5. **注意预训练模型**：特别是当你需要加载预训练模型时，确保所使用的 torchvision 版本与该模型的官方版本一致，因为模型文件可能依赖特定的 torchvision API。