安装cuda121对应的torch和torchvision

首先，需要安装好 CUDA 12.1 和对应的 cuDNN，然后可以按照以下步骤安装 PyTorch 和 torchvision：

1. 创建一个新的虚拟环境（可选）：

   conda create --name pytorch121 python=3.8
   conda activate pytorch121

2. 安装 PyTorch：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch -c nvidia

请注意，我们使用了 `-c pytorch -c nvidia` 参数来指定安装源。

3. 验证安装：

   python -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果输出了 PyTorch 的版本号，则说明已经安装成功。

   python -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)"

如果输出了 torchvision 的版本号，则说明已经安装成功。

现在，您已经成功地安装了 PyTorch 和 torchvision，并可以在您的项目中使用它们。

相关问题

安装cuda113对应的torch和torchvision

安装CUDA 11.3：

1. 访问 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit 11.3，选择对应操作系统和计算能力的版本，下载后进行安装。

2. 添加环境变量，在系统环境变量中添加 CUDA_HOME 和 PATH 两个变量，分别指向 CUDA 安装目录和 CUDA 的 bin 目录。

安装 PyTorch 和 torchvision：

1. 打开终端或命令行窗口，输入以下命令安装 PyTorch：

pip install torch==1.9.0+cu113 torchvision==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

2. 安装完成后，可以通过以下代码检查 PyTorch 是否成功安装：

import torch
print(torch.__version__)

如果输出版本号，则说明 PyTorch 安装成功。

3. 安装 torchvision，只需要输入以下命令：

pip install torchvision

4. 安装完成后，可以通过以下代码检查 torchvision 是否成功安装：

import torchvision
print(torchvision.__version__)

如果输出版本号，则说明 torchvision 安装成功。

torch和torchvision版本对应

PyTorch是一个很受欢迎的机器学习框架，特别适合于深度学习任务。与其他深度学习框架一样，PyTorch也在不断发展和更新。

PyTorch框架本身是torch包，而torchvision是基于torch的一个额外的库，用于处理计算机视觉相关的任务，如图像分类、目标检测、图像分割等。因此，本文将分别介绍torch和torchvision版本对应关系。

首先是torch版本和torch的兼容性。目前PyTorch官方最新版本是1.9.0，而与之兼容的torch版本是1.8.1，1.7.1，1.6.0，1.5.0，1.4.0，1.3.0，1.2.0，1.1.0，1.0.0，0.4.1。需要注意的是，在使用PyTorch 1.0.0及更早版本时，需要额外安装torchvision。同时，PyTorch的CPU版与CUDA版本需要分别使用相应的torch版本。

其次是torchvision版本和torch版本的兼容性。目前最新版本的torchvision是0.10.0，与PyTorch 1.9.0兼容。而与其他PyTorch版本的兼容性如下：

- PyTorch 1.8.1对应torchvision 0.9.1
- PyTorch 1.7.1对应torchvision 0.8.2
- PyTorch 1.6.0对应torchvision 0.7.0
- PyTorch 1.5.0对应torchvision 0.6.0
- PyTorch 1.4.0对应torchvision 0.5.0
- PyTorch 1.3.0对应torchvision 0.4.1

综上所述，torch和torchvision的版本兼容关系需要根据实际的PyTorch版本进行匹配。在使用PyTorch和torchvision时，需要注意版本之间的兼容性，以确保代码的正确运行。如果使用不兼容的版本，可能会导致错误甚至崩溃。因此，建议在使用前仔细查阅官方文档，了解所使用PyTorch版本和对应的torch、torchvision版本。