pytorch和tensorboard版本对应关系

PyTorch和TensorBoard的版本对应关系如下：

| PyTorch 版本 | 对应的 TensorBoard 版本 |
|:-----------:|:----------------------:|
| 0.4 | 1.5.1或更高版本 |
| 1.0 | 1.13.1或更高版本 |
| 1.1 | 1.13.1或更高版本 |
| 1.2 | 1.13.1或更高版本 |
| 1.3 | 1.14.0或更高版本 |
| 1.4 | 2.1.0或更高版本 |
| 1.5 | 2.2.0或更高版本 |
| 1.6 | 2.2.2或更高版本 |
| 1.7 | 2.3.0或更高版本 |
| 1.8 | 2.4.0或更高版本 |

您可以根据您使用的PyTorch版本，选择相应的TensorBoard版本进行安装。如果您不确定应该使用哪个版本的TensorBoard，建议您安装最新版本的TensorBoard。

相关问题

pytorch 和 tensorboard 版本对应

下面是 pytorch 和 tensorboard 版本对应的表格：

| PyTorch 版本 | TensorBoard 版本 |
| ------------ | ---------------- |
| 1.0 | 1.14 |
| 1.1 | 1.14 |
| 1.2 | 1.14 |
| 1.3 | 1.14 |
| 1.4 | 2.0 |
| 1.5 | 2.0 |
| 1.6 | 2.2 |
| 1.7 | 2.4 |
| 1.8 | 2.4 |
| 1.9 | 2.4 |

请注意，这些版本号并非严格要求，只是建议的版本对应关系。在某些情况下，您可能需要使用其他版本的 TensorBoard 来与您的 PyTorch 版本兼容。

pytorch对应tensorboard版本

根据引用和引用的内容，我们可以得知pytorch对应的tensorboard版本是tensorboardX。可以通过以下命令安装：

pip install tensorboardX

安装完成后，可以通过以下命令启动tensorboardX：

tensorboard --logdir=path/to/logs

其中，`path/to/logs`是你保存日志文件的路径。启动后，在浏览器中打开`http://localhost:6006`即可查看可视化结果。