1.9版本的pytorch应该下载哪个版本的tensorboard

如果您正在使用1.9版本的PyTorch，建议下载TensorBoard版本1.14.0或更高版本。您可以使用以下命令在终端中安装TensorBoard：

pip install tensorboard==1.14.0

请注意，TensorBoard版本需要与TensorFlow版本相对应。如果您的PyTorch版本是1.9，建议使用TensorFlow 2.4或更高版本。

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。

简介pytorch版本迭代历史

PyTorch 是由 Facebook 开发的一个流行的深度学习框架，它的版本迭代历史如下：

1.0 版本于 2018 年发布，引入了 TorchScript、C++ 前端等新特性，并加强了分布式训练能力。

1.1 版本于同年晚些时候发布，增加了 TensorBoard 集成、C++ 扩展等功能。

1.2 版本于 2019 年发布，加入了模型量化、混合精度训练等特性。

1.3 版本于同年晚些时候发布，引入了新的工具链和 PyTorch Hub 等功能。

1.4 版本于 2019 年末发布，增加了对 TensorBoardX、词袋模型和新的自动微分引擎等功能的支持。

1.5 版本于 2020 年发布，引入了对 Windows 平台的官方支持，以及对 PyTorch Mobile 的改进。

1.6 版本于同年晚些时候发布，加入了内存管理优化、新增 C++ API 等特性。

1.7 版本于 2021 年发布，增加了对 TorchScript 的改进、TorchServe 等新特性。

1.8 版本于同年晚些时候发布，增加了对 CUDA 11.1、AMP 等的支持，并改进了 JIT 等方面。

1.9 版本于 2022 年发布，加入了对 JAX API 的兼容性、自适应优化器、带有梯度的自定义 C++ 操作符等新特性。