torch1.8对应的torchaudio和torchvision版本

torch1.8 对应的 torchaudio 版本为 0.8.0，torchvision 版本为 0.9.0。可以通过以下命令安装：

安装 torchaudio:

pip install torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

安装 torchvision:

pip install torchvision==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

请注意，上述命令适用于 CUDA 11.1 版本，如果您的 CUDA 版本不同，请替换链接中的 "cu111" 为相应的 CUDA 版本。

相关问题

torch1.10.1和torchvision、torchaudio对应版本

以下是常见的 Torch、Torchvision 和 Torchaudio 版本号对应关系：

| Torch 版本 | Torchvision 版本 | Torchaudio 版本 |
|----------|----------------|----------------|
| 1.7 | 0.8 | 0.7 |
| 1.8 | 0.9 | 0.8 |
| 1.9 | 0.10 | 0.9 |
| 1.10 | 0.11 | 0.10 |

请注意，这只是一个大致的对应关系。确切的版本号可能会有所不同，具体取决于您所使用的操作系统、Python 版本和其他依赖项。在使用这些库之前，请务必按照官方文档的要求安装它们。

torch库1.8安装

Torch库1.8是PyTorch的一个旧版本，它是一个开源的机器学习库，特别适用于张量计算和深度学习任务。安装Torch 1.8通常需要Python环境，并且可能需要预先安装一些依赖项如CUDA（如果你打算用GPU加速）和cuDNN。

以下是安装步骤概述：

1. **检查系统兼容性**：确保你的操作系统是Windows、macOS还是Linux，并且支持对应的CPU/GPU架构。

2. **安装Python**：如果你还没有Python，可以从官网下载并安装最新稳定版。

3. **安装 CUDA 和 cuDNN**：
- 对于Windows用户，从NVIDIA官网下载CUDA Toolkit，并按照说明安装。
- macOS用户可以使用Homebrew包管理器安装：`brew install nvidia-cuda`
- Linux用户通常通过apt-get或yum等包管理器安装。

4. **安装Anaconda (可选)**：Anaconda是一个流行的Python数据科学发行版，它包含了大量科学计算库，包括PyTorch。如果你打算使用conda进行管理，你可以访问Anaconda官方网站安装。

5. **安装PyTorch**：

   conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 1.8.0  # 使用Conda
   pip install torch torchvision torchaudio==1.8.0  # 如果使用pip

6. **确认安装**：安装完成后，可以通过`import torch`测试是否成功导入。

请注意，由于Torch 1.8已经较旧，现在推荐使用最新的版本（如1.12或更高），因为新版本会修复已知问题并提供更多的功能和优化。