为什么按照了pytorch还有按照torchversion?

感谢您的提问。我理解您的问题是为什么有些 pytorch 的项目需要按照不同的 torch 版本。

Pytorch 是一个由 Facebook 开发的深度学习框架，它在不同的版本中会升级各种功能（比如新的网络结构、优化器等等），同时也会带来一些不向前兼容的改动。因此，如果您在一个项目中使用了某个 pytorch 版本训练了一个深度学习模型，那么在另一个项目中使用不同版本的 pytorch 去加载这个模型时可能会出现错误。

为了解决这个问题，pytorch 提供了多个版本的发布，并推荐用户根据自己的需求和应用场景选择合适的版本。同时，在实际应用中，也可能需要处理不同版本的 pytorch 之间的兼容性问题。

相关问题

安装pytorch1.8以及他的torchversion 和cudatoolkit

我可以回答这个问题。安装 PyTorch 1.8 可以通过以下命令进行：

pip install torch==1.8.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中，cu111 表示使用的 CUDA 版本为 11.1，如果你使用的是其他版本的 CUDA，可以在链接中选择对应的版本。安装完 PyTorch 后，可以通过以下命令查看其版本信息：

import torch
print(torch.__version__)

同时，安装 CUDA Toolkit 也是必须的，可以从 NVIDIA 官网下载对应版本的 CUDA Toolkit 进行安装。

pytorch和torchversion怎么查看

要查看 PyTorch 版本，您可以在 Python shell 中运行以下代码：

import torch
print(torch.__version__)

要查看 TorchVision 版本，您可以在 Python shell 中运行以下代码：

import torchvision
print(torchvision.__version__)

在终端中，您也可以运行以下命令来查看 PyTorch 和 TorchVision 的版本：

pip show torch torchvision

这将显示 PyTorch 和 TorchVision 的安装信息，包括版本号。