pytorch1.10对应timm版本

以下是PyTorch 1.10对应的timm版本：

- timm 0.4.12
- timm 0.4.11
- timm 0.4.10
- timm 0.4.9
- timm 0.4.8
- timm 0.4.7
- timm 0.4.6

请注意，这个列表可能不是完整的，因为timm的版本号可能会随着时间的推移而改变。建议在使用时查看timm的官方文档以获取最新版本的信息。

相关问题

pytorch 1.10对应的python和onnx版本

PyTorch 1.10支持Python 3.6、3.7、3.8和3.9版本。而ONNX的版本则取决于你想要使用的ONNX运行时版本。PyTorch 1.10支持ONNX 1.8.1、1.9.0和1.10.0版本。具体来说：

- 如果你要使用ONNX 1.8.1版本，则需要使用Python 3.6、3.7或3.8。
- 如果你要使用ONNX 1.9.0版本，则需要使用Python 3.6、3.7、3.8或3.9。
- 如果你要使用ONNX 1.10.0版本，则需要使用Python 3.6、3.7、3.8或3.9。

注意：ONNX 1.10.0版本是PyTorch 1.10中新增支持的，如果你需要使用ONNX 1.10.0版本，则需要先升级到PyTorch 1.10。

pytorch1.10和torchvision0.13版本适配

由于PyTorch和Torchvision的升级速度较快，需要根据具体情况选择适配版本。在PyTorch 1.10和Torchvision 0.13版本中，大多数的操作和函数都是可以使用的，但某些功能可能会有一些变化或者更新，需要注意以下几个方面：

1. PyTorch 1.10和Torchvision 0.13需要较高版本的CUDA和cuDNN支持，需要确认本地环境是否支持。

2. 在PyTorch 1.10中，`torch.nn.functional.dropout`的参数已经发生了变化，需要使用新的参数`p`代替原来的`dropout`参数。

3. 在Torchvision 0.13中，`torchvision.models`模块中的一些模型已经被移除，需要使用新的模型或者自己编写相应的模型。

4. 在PyTorch 1.10和Torchvision 0.13中，对于计算图的构建和优化有了新的优化器和函数，需要按照文档和示例进行使用。

总之，使用PyTorch 1.10和Torchvision 0.13需要熟悉官方文档和示例，注意版本差异和更新内容，根据具体情况进行适配和调整。