torch和torchvision对应

torch和torchvision是PyTorch深度学习框架中的两个重要模块。其中，torch是PyTorch的核心模块，提供了张量操作、自动求导、模型构建等基础功能；而torchvision则是PyTorch的图像处理模块，提供了常用的图像数据集、数据增强、模型预训练等功能。两者相辅相成，是PyTorch深度学习框架中不可或缺的组成部分。

相关问题

torch和torchvision对应版本

torch和torchvision对应版本如下：

- torch 1.7. 对应 torchvision .8.1
- torch 1.6. 对应 torchvision .7.
- torch 1.5. 对应 torchvision .6.
- torch 1.4. 对应 torchvision .5.
- torch 1.3. 对应 torchvision .4.2
- torch 1.2. 对应 torchvision .4.
- torch 1.1. 对应 torchvision .3.
- torch 1.. 对应 torchvision .2.1

torch和torchvision对应的版本

### 查找兼容的PyTorch和torchvision版本

为了确保PyTorch和torchvision之间的兼容性，可以依据官方推荐的方法来选择合适的版本组合。对于特定硬件平台如设备MIIVII APEX AD10，在aarch64架构下运行Ubuntu 20.04并使用Jetpack 5.0.2的情况下，建议遵循米文动力论坛给出的操作指南。

当遇到`Couldn't load custom C++ ops`错误提示时，这通常意味着所使用的PyTorch和torchvision存在版本不一致的情况[^2]。此时应考虑重新安装这两个库以匹配彼此的版本号。具体来说：

- 卸载现有的PyTorch和torchvision可以通过命令 `pip uninstall torch torchvision` 来完成。

针对上述环境条件下的最佳实践之一是从指定链接下载预编译好的二进制文件来进行安装，例如通过如下指令实现：

pip3 install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

此操作能够有效避免因本地构建过程中可能出现的各种依赖项冲突问题，并且确保了PyTorch及其扩展包之间良好的协同工作能力[^3]。

此外，还可以参考PyTorch官方网站提供的历史版本记录表，从中挑选适合当前系统的稳定版次进行部署[^1]。