如何查看pytorch八本

你可以通过以下方式查看 PyTorch 的八本书：

1. 《深度学习框架PyTorch：入门与实践》（豆瓣评分：9.1）

2. 《PyTorch深度学习实践》（豆瓣评分：8.9）

3. 《PyTorch实战入门》（豆瓣评分：8.5）

4. 《PyTorch深度学习之实战项目》（豆瓣评分：8.5）

5. 《深度学习框架PyTorch：快速入门与实践》（豆瓣评分：8.4）

6. 《PyTorch学习笔记》（豆瓣评分：8.3）

7. 《PyTorch深度学习实战：打造自己的图像识别模型》（豆瓣评分：8.2）

8. 《PyTorch深度学习应用实践》（豆瓣评分：8.0）

你可以到豆瓣网站上搜索这些书并查看详细信息和读者的评价。此外，你也可以在图书馆或在线书店中找到这些书籍。

相关问题

yolov8pytorch版本

根据引用内容，yolov8需要安装pytorch==1.8.0版本，并且需要与对应的cuda版本兼容。可以通过以下步骤来查询pytorch对应的cuda版本：
1. 创建yolov8的conda环境：

conda create -n yolov8 python=3.8

2. 激活yolov8环境：

conda activate yolov8

3. 安装pytorch==1.8.0：

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=<对应的cuda版本号> -c pytorch

其中，<对应的cuda版本号>需要替换为你所安装的cuda版本号，例如cudatoolkit=11.1。

4. 查询pytorch对应的cuda版本：

python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"

执行以上命令后，即可查询到pytorch对应的cuda版本。

yolov8 pytorch版本

YOLOv8是一种基于PyTorch的目标检测算法。在使用YOLOv8之前，你需要先安装依赖项ultralytics。你可以通过在终端中输入以下命令来安装ultralytics：pip install ultralytics。

在安装完ultralytics之后，需要注意的是默认安装的是CPU版本的torch，所以你需要卸载掉CPU版本的torch，并安装GPU版本的torch。你可以使用以下命令来卸载CPU版本的torch：pip uninstall torch。然后，你可以使用pip3 install torch==1.8.0+cu117来安装GPU版本的torch。

YOLOv8的发行作者也是YOLOv5的作者。在官方网站上可以找到YOLOv8的发布信息和与其他版本进行比较的速度和精度折线图。根据官方给出的比较结果，YOLOv8在速度和精度上表现出色，甚至v8的n模型已经可以媲美v5的s模型。

你可以在GitHub上找到YOLOv8的源代码，具体网址是：https://github.com/ultralytics/ultralytics。

所以，YOLOv8是一种基于PyTorch的目标检测算法，你可以通过安装ultralytics依赖项来使用它。