torch和torchvison的版本

一般来说，torch和torchvision的版本是需要匹配的，因为它们都使用了PyTorch作为底层框架。具体而言，torchvision的版本通常取决于PyTorch的版本。例如，在使用PyTorch 1.9.0时，torchvision 0.10.0是兼容的版本。

总的来说，为了确保能够充分发挥torch和torchvision的功能，建议使用兼容的版本。在安装torchvision时，可以使用pip安装指定版本，例如：

pip install torchvision==0.10.0

或者在安装PyTorch时指定版本，这样torchvision的版本会自动匹配：

pip install torch==1.9.0+cpu torchvision==0.10.0+cpu torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html

需要注意的是，在使用GPU时，需要安装与本地CUDA版本匹配的PyTorch和torchvision，否则可能会出现兼容性问题。

相关问题

torch和torchvison的版本对应问题

A: 在使用PyTorch和Torchvision时，要确保它们的版本兼容。通常情况下，Torchvision的版本应该与PyTorch的版本相同，以确保两者之间的兼容性。例如，PyTorch 1.9.0应该与torchvision 0.10.0版本相对应。建议在安装PyTorch时使用命令“pip install torch==1.9.0”，然后通过“pip install torchvision”来安装torchvision。

torch1.13适配的torchaudio和torchvison版本

很抱歉，目前最新版本的PyTorch是1.9，没有1.13版本。另外，torchaudio和torchvision的版本通常与PyTorch的版本保持一致，因此在PyTorch 1.9下，推荐使用torchaudio 0.9和torchvision 0.10。你可以通过以下命令安装它们：

pip install torchaudio==0.9 torchvision==0.10