print(torch.__version__)
时间: 2023-04-26 17:03:00 浏览: 397
打印出当前使用的 PyTorch 版本,代码如下:
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
输出结果类似于:
```
1.7.
```
相关问题
torch.__versio
PyTorch是一个开源深度学习框架,建立在Torch库之上。通过PyTorch,用户可以利用动态计算图进行高效的GPU加速深度神经网络的训练和推理。在PyTorch中,获取PyTorch版本的方法如下:[^1]
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
这将输出PyTorch版本号,例如1.7.0。
No module named 'torch._dynamo'
以下是使用Yolov5训练Yolo格式的步骤:
1. 安装Anaconda并创建根据提供的引用内容,出现"No module named 'torch._dynamo适用于Yolov5的虚拟环境。
2. 从GitHub上下载Yolov5并测试代码。
3. 修改训练和'"的错误可能是由于torch包没有正确安装或者版本不兼容导致的。可以尝试以下几种方法解决该问题:
测试数据集的路径以及需要检测的类别数和类别名称。
4. 复制models目录下的yolov5s.yaml文件并将其重命名1. 确认torch包已正确安装,并且版本兼容。可以使用以下命令检查torch版本:
```python
import torch
print(torch.__version__)
```为yolov5_hat.yaml。
5. 修改yolov5_hat.yaml文件中的参数以适应训练需要。
6.
如果版本不兼容,可以尝试升级或降级torch包。
2. 确认环境变量已正确设置。可以使用以下命令检查环境变量:
```python
import 运行train.py文件开始训练模型。