torchversion怎么选？

选择torchversion主要取决于您的代码和模型所使用的PyTorch版本。如果您的代码是在PyTorch 1.x中编写的，那么您需要选择相应的torchversion版本来确保代码和模型的兼容性。如果您要使用某个预训练模型，例如BERT或GPT-2，则需要选择与该模型所使用的PyTorch版本相同的torchversion。如果您是从头开始训练自己的模型，则可以选择最新的torchversion版本。总的来说，选择正确的torchversion版本非常重要来确保代码和模型能够正常运行。

相关问题

为什么按照了pytorch还有按照torchversion?

感谢您的提问。我理解您的问题是为什么有些 pytorch 的项目需要按照不同的 torch 版本。

Pytorch 是一个由 Facebook 开发的深度学习框架，它在不同的版本中会升级各种功能（比如新的网络结构、优化器等等），同时也会带来一些不向前兼容的改动。因此，如果您在一个项目中使用了某个 pytorch 版本训练了一个深度学习模型，那么在另一个项目中使用不同版本的 pytorch 去加载这个模型时可能会出现错误。

为了解决这个问题，pytorch 提供了多个版本的发布，并推荐用户根据自己的需求和应用场景选择合适的版本。同时，在实际应用中，也可能需要处理不同版本的 pytorch 之间的兼容性问题。

torchversion安装

torchvision是PyTorch的一个扩展库，提供了一些用于计算机视觉任务的工具和数据集。要安装torchvision，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了PyTorch。可以通过以下命令来安装PyTorch：

   pip install torch

2. 安装torchvision。可以使用以下命令来安装torchvision：

   pip install torchvision

3. 等待安装完成。根据网络状况和计算机性能，安装可能需要一些时间。

4. 安装完成后，可以在Python代码中导入torchvision并开始使用它：

   import torchvision

以上是安装torchvision的基本步骤。如果你遇到了任何问题，请提供更多详细信息，我将尽力帮助你解决。