torch1.8.0搭配的torchvision版本
时间: 2023-10-08 22:05:28 浏览: 50
对于torch1.8.0,推荐安装torchvision 0.9.0版本。可以使用以下命令安装:
```
pip install torchvision==0.9.0
```
注意:如果您使用的是GPU版本的torch,则还需要确保您的CUDA版本与torch和torchvision兼容。您可以在以下链接中查找CUDA和torch/torchvision的兼容性信息:
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
相关问题
torch1.8.0对应torchvision
根据引用和引用的内容可以得知,torch1.8.0版本对应的torchvision是安装成功的。在引用中提到了一份百度网盘资源,其中列出了操作系统为Linux系统,Python为3.7版本,cuda为10.2版本的torch和torchvision版本,其中包括了1.8.0版本的torch。而引用中提到安装成功后高兴的想给它磕两个,所以可以确认torch1.8.0对应的torchvision已经安装成功。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch&torchvision 百度网盘资源,因为文件过大,所以将百度网盘链接放入了word文档中。](https://download.csdn.net/download/qq_45198663/86268661)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [jetsonnano安装torch1.8.0与torchvision0.9.0(个人血泪史)](https://blog.csdn.net/cyh20182808/article/details/130832990)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
torch版本和torchvision版本不匹配
当使用PyTorch进行深度学习任务时,通常需要确保torch和torch的版本匹配,以避免出现兼容性问题。torch是PyTorch的核心库,而torchvision是一个用于计算机视觉任务的扩展库。
要解决torch版本和torchvision版本不匹配的问题,可以按照以下步骤进行操作:
1. 确认PyTorch版本:首先,确定你当前安装的PyTorch版本。可以使用以下代码来获取版本信息:
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
2. 确认torchvision版本:然后,确认你当前安装的torchvision版本。可以使用以下代码来获取版本信息:
```python
import torchvision
print(torchvision.__version__)
```
3. 更新torchvision:如果你发现torch和torchvision的版本不匹配,可以尝试更新torchvision到与torch版本相匹配的最新版本。可以使用以下命令来更新torchvision:
```
pip install torchvision==<torch版本号>
```
请将`<torch版本号>`替换为你当前安装的torch版本号。
4. 重新安装PyTorch:如果更新torchvision后仍然存在问题,可能需要重新安装PyTorch,以确保torch和torchvision的版本完全匹配。可以使用以下命令重新安装PyTorch:
```
pip uninstall torch torchvision
pip install torch torchvision
```
这样,你就可以确保torch和torchvision的版本匹配了。