torchvision whl

### 寻找并下载适用于当前环境的 `torchvision` WHL 文件

为了找到适合特定 Python 环境的 `torchvision` WHL 文件，需考虑多个因素如 CUDA 版本、PyTorch 版本、Python 版本以及操作系统类型。官方资源提供了不同配置下的预编译二进制文件。

访问 PyTorch 的官方稳定版下载页面可以获取到与所需条件匹配的最佳选项[^1]。该网页允许通过选择相应的 CUDA 和 Python 版本来过滤可用的安装包链接。对于 torchvision，在选择了合适的 PyTorch 安装命令之后，通常可以在同一页面上发现配套的 torchvision 下载指令或链接。

一旦确定了具体的版本需求，可以直接从浏览器下载对应的 `.whl` 文件至本地计算机。假设已经找到了一个名为 `torchvision-0.9.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl` 的文件（此名称表示它支持 CUDA 11.1, Python 3.8 并针对 Windows 64位系统），则可以通过如下方式完成安装：

pip install C:\path\to\torchvision-0.9.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl

上述路径应替换为实际存放 .whl 文件的位置。如果是在 Anaconda 虚拟环境中操作，则建议按照提示使用 CMD 来激活相应环境再执行安装命令以避免潜在问题。

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cuda11.2对应的torch、torchaudio、torchvision的whl文件版本

以下是cuda11.2对应的torch、torchaudio、torchvision的whl文件版本：

- torch: torch-1.7.1+cu112-cp37-cp37m-win_amd64.whl
- torchaudio: torchaudio-0.7.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
- torchvision: torchvision-0.8.2+cu112-cp37-cp37m-win_amd64.whl

请注意，这些版本是针对Python 3.7和Windows操作系统的。如果您使用的是不同的操作系统或Python版本，请选择相应的版本。另外，这些版本可能会随着时间的推移而更新，因此建议您在安装之前查看各个库的最新版本。