1.7版本pytorch是否落后

作为 AI 领域的一大热门框架，PyTorch 在不断推出新版本，不断完善自己。1.7 版本是最新的版本，其主要新增了一些功能和改进了一些问题，例如：

- 增加了新的模型优化器，包括 AdaHessian 和 Adamp
- 添加了对 CUDA 11 的支持
- 改进了分布式训练的性能和稳定性
- 改进了 ONNX 导出器的性能和支持程度
- 改进了 TorchScript 的性能和支持程度

因此，1.7 版本的 PyTorch 在功能和性能方面都有了一定的提升和改进，可以说并不落后。同时，PyTorch 社区也在不断地更新和改进，以满足不同应用场景的需求。

相关问题

安装gpu版本的pytorch1.7

您可以按照以下步骤安装GPU版本的PyTorch 1.7：

1. 首先，请确保您的计算机上已经安装了适当的NVIDIA驱动程序，并且您的GPU支持CUDA。

2. 在安装PyTorch之前，确保已经安装了适当版本的CUDA和cuDNN。您可以根据您的GPU型号和操作系统版本，从NVIDIA官方网站下载并安装它们。

3. 打开终端或命令提示符，根据您的操作系统，在PyTorch官方网站上找到相应的安装命令。您可以访问pytorch.org并选择相应的配置选项来生成安装命令。

4. 根据您的操作系统和CUDA版本，选择合适的命令进行安装。以下是一些示例命令：

- 使用conda进行安装：

     conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version> -c pytorch

- 使用pip进行安装：

     pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu<your_cuda_version>/torch_stable.html

请注意，上述命令中的`<your_cuda_version>`应替换为您安装的CUDA版本号，例如`cu102`。

5. 执行安装命令后，PyTorch及其相关的GPU加速库将开始下载和安装。

完成上述步骤后，您将成功安装GPU版本的PyTorch 1.7。您可以通过导入PyTorch库来验证安装是否成功，如下所示：

import torch

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

如果输出显示安装的PyTorch版本号和True，则表示安装成功，您可以开始使用GPU加速的PyTorch了。

利用anaconda在python环境下安装pytorch1.7版本

以下是在anaconda中安装pytorch1.7版本的步骤：

1. 打开Anaconda Prompt（Windows）或终端（macOS或Linux）。
2. 在终端中输入以下命令创建一个新的conda环境：

   conda create --name env_name python=3.7

其中，`env_name`是你想要创建的环境名称。你可以用任何名称替换它；`python=3.7`表示你希望使用Python 3.7版本。

3. 输入以下命令，激活新创建的conda环境：

   conda activate env_name

注意，这里的`env_name`应该与你在第2步创建的环境名称一致。如果成功激活了环境，你应该在终端的命令行前面看到环境名称。

4. 输入以下命令，安装pytorch 1.7:

   conda install pytorch==1.7 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

这将安装pytorch 1.7和相关的torchvision和torchaudio库。此外，它使用10.2版本的cudatoolkit。如果你没有NVIDIA GPU或CUDA，可以移除'cudatoolkit=10.2'。如果你的电脑有其他版本的CUDA Toolkit，你需要根据你的CUDA版本指定一个包（例如：cudatoolkit=11.1）。

5. 安装完成后，输入以下命令验证pytorch是否已成功安装：

   python -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果成功输出了1.7版本号，则说明你已经成功安装了pytorch 1.7和其他相关库。

希望这对你有所帮助！