torchvision更新代码

如果你想要更新PyTorch中的torchvision模块，可以使用以下命令：

pip install --upgrade torchvision

这将会更新你当前安装的torchvision模块到最新版本。如果你已经在使用虚拟环境，请先激活该环境再执行上面的命令。

如果你想要安装指定版本的torchvision模块，可以使用以下命令：

pip install torchvision==<version>

将`<version>`替换为你想要安装的版本号即可。

相关问题

torchvision下载自动更新

### 如何配置 TorchVision 自动更新

TorchVision 是 PyTorch 的一个扩展库，主要用于计算机视觉任务。当使用 TorchVision 下载数据集或预训练模型时，默认情况下不会自动检查是否有新的版本可用。为了实现自动更新功能，在下载过程中可以采取一些措施来确保获取最新的资源。

#### 方法一：定期清理缓存并重新下载

通过删除本地存储的数据集文件夹，强制下次加载时重新从服务器拉取最新版的内容：

rm -rf ~/.cache/torch/hub/checkpoints/

此命令会移除所有已保存于 `~/.cache/torch/hub/checkpoints/` 路径下的权重文件[^1]。

#### 方法二：修改源码中的参数设置

如果希望更彻底地解决这个问题，则可以在调用相应函数之前手动指定不使用缓存:

import os
os.environ['TORCH_HOME'] = '/tmp'  # 设置临时目录作为新位置
from torchvision import datasets, models
dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True)
model = models.resnet50(pretrained=True)

上述代码片段展示了如何更改环境变量 `TORCH_HOME` 来改变默认的缓存路径至 `/tmp` 文件夹下，从而每次运行都会创建一个新的临时空间用于存放所下载的数据集或模型，并且在程序结束后这些临时文件会被操作系统自动清除掉[^2]。

需要注意的是，以上两种方式并不能严格意义上做到“自动更新”，而是提供了不同的策略让用户能够更容易获得最新的资源版本。对于真正意义上的自动化处理，可能需要依赖外部工具或者脚本来监控官方仓库的变化情况，并据此触发相应的操作。

怎么更新 PyTorch 和 torchvision 版本

要更新 PyTorch 和 torchvision 版本，请按照以下步骤操作：

1. 确定您正在使用的 PyTorch 和 torchvision 版本：

import torch
import torchvision

print(torch.__version__)
print(torchvision.__version__)

2. 在 PyTorch 官网上查找最新版本的 PyTorch 和 torchvision。

3. 根据您的操作系统和硬件，选择合适的 PyTorch 和 torchvision 安装命令，例如：

# For CPU only
pip install torch==<latest_version> torchvision==<latest_version> -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

# For CUDA 10.1
pip install torch==<latest_version>+cu101 torchvision==<latest_version>+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

# For CUDA 10.2
pip install torch==<latest_version>+cu102 torchvision==<latest_version>+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html

# For CUDA 11.0
pip install torch==<latest_version>+cu110 torchvision==<latest_version>+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html

4. 在命令中使用 `<latest_version>` 替换为最新的 PyTorch 和 torchvision 版本号。

5. 运行命令来安装更新后的 PyTorch 和 torchvision 版本。

6. 您可以再次运行第 1 步中的代码，确保您的 PyTorch 和 torchvision 版本已成功更新。