PyTorch 和 torchvision 版本不兼容

如果您在使用 PyTorch 和 torchvision 时遇到版本不兼容的问题，可以考虑升级或降级其中一个或两个库的版本以解决问题。

可以使用以下命令安装特定版本的 PyTorch 或 torchvision：

- 安装特定版本的 PyTorch：`pip install torch==1.7.1` （1.7.1 是版本号）
- 安装特定版本的 torchvision：`pip install torchvision==0.8.2` （0.8.2 是版本号）

如果您已经安装了特定版本的 PyTorch 或 torchvision，但仍然遇到版本不兼容的问题，请确保两个库的版本号是相同的。

相关问题

pycham中更改pytorch和torchvision版本

在PyCharm中更改PyTorch和Torchvision版本需要执行以下步骤：

1. 打开PyCharm，并打开你的项目或者创建一个新项目。
2. 点击顶部菜单栏中的“File”（文件）选项，然后选择“Settings”（设置）。
3. 在设置的窗口中，展开左侧的“Project: [your project name]”（项目：[你的项目名称]）选项。
4. 在展开的选项中，选择“Project Interpreter”（项目解释器）。
5. 右侧会展示当前项目所使用的解释器，可以看到PyTorch和Torchvision已经安装的版本信息。
6. 点击右上角的设置（齿轮）图标，选择“Show All”（显示全部）。
7. 在下方的依赖项列表中，找到PyTorch和Torchvision的相关版本。
8. 如果你想要更改PyTorch版本，可以先点击当前所安装的版本号，然后选择所需的版本。同样地，如果你想要更改Torchvision版本，也可以点击其版本号进行更改。
9. 确认所选择的版本后，点击“Install package”（安装包）按钮，等待安装完成。
10. 安装完成后，你可以关闭设置窗口，继续使用PyCharm开发你的项目。

请注意，更改PyTorch和Torchvision的版本可能会影响你的代码。确保在更改版本之前备份你的项目，并确保你的代码与所选版本兼容。

如何查看pytorch和torchvision版本并下载对应版本的cuda

要查看已安装的 PyTorch 和 TorchVision 版本，可以使用以下代码：

import torch
import torchvision

print("PyTorch version:", torch.__version__)
print("TorchVision version:", torchvision.__version__)

运行上述代码后，您将在控制台上看到当前安装的 PyTorch 和 TorchVision 版本信息。

要下载与特定版本的 PyTorch 和 TorchVision 兼容的 CUDA 版本，您可以在 PyTorch 官方网站上找到相应的文档。在 PyTorch 官方文档中，您可以找到有关每个 PyTorch 版本所需的 CUDA 版本的详细信息。

请注意，PyTorch 和 CUDA 的版本之间有特定的兼容性要求，因此您需要确保选择正确的版本组合。在下载 CUDA 之前，请务必仔细查看 PyTorch 文档中的版本要求。

希望这可以帮助您找到所需的版本并下载对应的 CUDA。如果您有任何其他问题，请随时提问。