PyTorch1.7.1对应pillow哪个版本

PyTorch 1.7.1 对应的 Pillow 版本是 7.0.0 及以上版本。如果你使用的是 PyTorch 1.7.1，可以使用以下命令安装 Pillow：

pip install Pillow>=7.0.0

这将安装最新版本的 Pillow 库，它应该与 PyTorch 1.7.1 兼容。如果你之前已经安装了较低版本的 Pillow 库，可以使用以下命令升级到最新版本：

pip install --upgrade Pillow

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PyTorch1.7.1对应哪个·版本的pillow

PyTorch 1.7.1 官方文档中建议使用 Pillow 7.0.0 及以上版本。因此，你可以安装最新版的 Pillow（目前是 9.3.0），也可以安装 PyTorch 1.7.1 官方建议的版本 Pillow 7.0.0。

你可以使用以下命令安装 Pillow 7.0.0：

pip install Pillow==7.0.0

如果你已经安装了其他版本的 Pillow，可以先卸载再安装 Pillow 7.0.0：

pip uninstall Pillow
pip install Pillow==7.0.0

注意，你需要确保使用的是 Python 3.x 版本，因为 Pillow 7.0.0 不支持 Python 2.x 版本。

pytorch文本分类完整代码

你可以通过下面的步骤来获取一个完整的PyTorch文本分类代码：

1. 首先，你需要安装项目所依赖的Python包。根据提供的引用，你可以使用pip安装对应版本的依赖包。运行以下命令进行安装：

   pip install numpy==1.16.3 matplotlib==3.1.0 Pillow==6.0.0 easydict==1.9 opencv-contrib-python==4.5.2.52 opencv-python==4.5.1.48 pandas==1.1.5 PyYAML==5.3.1 scikit-image==0.17.2 scikit-learn==0.24.0 scipy==1.5.4 seaborn==0.11.2 tensorboard==2.5.0 tensorboardX==2.1 torch==1.7.1 cu110 torchvision==0.8.2 cu110 tqdm==4.55.1 xmltodict==0.12.0 basetrainer pybaseutils==0.6.9 jieba==0.42.1 gensim==4.2.0

2. 接下来，你需要准备训练和测试文本数据。根据引用，你可以从GitHub上获取今日头条中文新闻分类数据集。

3. 如果你想使用自定义的文本数据集进行训练，你需要将相同类别的数据放在同一个目录下，并填写好对应的数据路径。

4. 在准备好数据后，你可以开始训练模型。根据引用，你可以通过运行以下命令开始训练：

   python train.py -c configs/config.yaml

如果你想在THUCNews数据集上训练TextCNN文本分类模型，你可以运行以下命令：

   python train.py -c configs/config_textfolder.yaml

正确情况下，你将能够获得99%的文本分类准确率。这个训练代码非常简单易操作，只需要填写好数据路径即可开始训练。