cuda_11.1 python3.9.7 对应的torch，torchvision，torchaudio 哪个版本

根据官方文档，cuda_11.1 对应的是以下版本：

- PyTorch 1.9.0+
- torchvision 0.10.0+
- torchaudio 0.9.0+

因此，你可以安装 PyTorch 1.9.0 或更高版本，torchvision 0.10.0 或更高版本，torchaudio 0.9.0 或更高版本。建议使用最新版本以获得更好的性能和稳定性。

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在windows系统中cuda_11.1 python3.9.7 对应的torch，torchvision，torchaudio 哪个版本

根据官方文档，Windows系统中 CUDA 11.1 和 Python 3.9.7 对应的 PyTorch 版本为 1.9.0，torchvision 版本为 0.10.0，torchaudio 版本为 0.9.0。你可以通过以下命令安装：

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

注意，以上命令假设你使用的是 CUDA 11.1 和 Python 3.9.7，并且已经正确安装了 CUDA 和 cuDNN。如果你使用的是其他 CUDA 版本或 Python 版本，需要根据官方文档进行相应调整。

torch==2.2.2python=3.9.7对应的torchvision版本

torch==2.2.2 和 python=3.9.7 这两个版本信息表明你在询问的是 PyTorch (张量库) 的某个特定版本及其关联的 torchvision (图像处理库) 版本。然而，官方并没有直接提供每个torch版本对应的确切 torchvision 版本。通常情况下，PyTorch 发布的新版本会与其相关库如 torchvision 同步更新。

对于 PyTorch 2.2.2，它是在 2020 年发布的，而 torchvision 在那个时期的版本也应该是相对应的，比如 torchvision 0.4.1 或者相近的一个稳定版本。不过为了获取确切的 torchvision 版本，你应该查阅当时的官方文档或者去 torchvision 的 GitHub 仓库查看历史记录。

如果你需要安装这样的组合，可以尝试使用 pip 安装命令：

pip install torch==2.2.2 torchvision==x.y.z

其中 x.y.z 需要替换为实际的 torchvision 版本号。在实际操作中，建议使用 Anaconda 环境管理工具，它能更好地跟踪和管理依赖关系。