pytorch1.10和torchvision版本适配

PyTorch 1.10和torchvision 0.11.1是兼容的，可以一起使用。建议安装最新版本的PyTorch和torchvision，以确保最佳的性能和功能。您可以使用以下命令安装：

pip install torch torchvision

如果您使用的是GPU版本，则需要安装CUDA 11.1或更高版本。

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pytorch1.10和torchvision0.13版本适配

由于PyTorch和Torchvision的升级速度较快，需要根据具体情况选择适配版本。在PyTorch 1.10和Torchvision 0.13版本中，大多数的操作和函数都是可以使用的，但某些功能可能会有一些变化或者更新，需要注意以下几个方面：

1. PyTorch 1.10和Torchvision 0.13需要较高版本的CUDA和cuDNN支持，需要确认本地环境是否支持。

2. 在PyTorch 1.10中，`torch.nn.functional.dropout`的参数已经发生了变化，需要使用新的参数`p`代替原来的`dropout`参数。

3. 在Torchvision 0.13中，`torchvision.models`模块中的一些模型已经被移除，需要使用新的模型或者自己编写相应的模型。

4. 在PyTorch 1.10和Torchvision 0.13中，对于计算图的构建和优化有了新的优化器和函数，需要按照文档和示例进行使用。

总之，使用PyTorch 1.10和Torchvision 0.13需要熟悉官方文档和示例，注意版本差异和更新内容，根据具体情况进行适配和调整。

pytorch和torchvision版本适配

PyTorch和TorchVision版本的适配关系如下：

| PyTorch版本 | TorchVision版本 |
| ----------- | --------------- |
| 1.0 | 0.2.1 |
| 1.1 | 0.3.0 |
| 1.2 | 0.4.0 |
| 1.3 | 0.4.1 |
| 1.4 | 0.5.0 |
| 1.5 | 0.6.0 |
| 1.6 | 0.7.0 |
| 1.7 | 0.8.0 |
| 1.8 | 0.9.0 |

如果您使用的是PyTorch1.8，建议安装TorchVision0.9.0版本。如果您使用的是其他PyTorch版本，请根据上表安装相应的TorchVision版本。