torch>=1.8.1 对应torchvision

根据引用所述，torchvision 0.9.1+cu102需要的torch版本为1.8.1，因此torch版本需要大于等于1.8.1。而根据引用所述，Jetson Xavier NX arm系统安装pytorch的安装包torch版本为1.6.0-1.8.0，因此需要更新torch版本。根据引用所述，可以通过下载对应版本的torch安装包进行安装，安装完成后在终端中激活Python并打印torch版本来测试是否安装成功。因此，可以通过下载torch版本大于等于1.8.1的安装包进行安装，然后测试是否安装成功。对应的torchvision版本为0.9.1+cu102。

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torch和torchvision版本对应

PyTorch是一个很受欢迎的机器学习框架，特别适合于深度学习任务。与其他深度学习框架一样，PyTorch也在不断发展和更新。

PyTorch框架本身是torch包，而torchvision是基于torch的一个额外的库，用于处理计算机视觉相关的任务，如图像分类、目标检测、图像分割等。因此，本文将分别介绍torch和torchvision版本对应关系。

首先是torch版本和torch的兼容性。目前PyTorch官方最新版本是1.9.0，而与之兼容的torch版本是1.8.1，1.7.1，1.6.0，1.5.0，1.4.0，1.3.0，1.2.0，1.1.0，1.0.0，0.4.1。需要注意的是，在使用PyTorch 1.0.0及更早版本时，需要额外安装torchvision。同时，PyTorch的CPU版与CUDA版本需要分别使用相应的torch版本。

其次是torchvision版本和torch版本的兼容性。目前最新版本的torchvision是0.10.0，与PyTorch 1.9.0兼容。而与其他PyTorch版本的兼容性如下：

- PyTorch 1.8.1对应torchvision 0.9.1
- PyTorch 1.7.1对应torchvision 0.8.2
- PyTorch 1.6.0对应torchvision 0.7.0
- PyTorch 1.5.0对应torchvision 0.6.0
- PyTorch 1.4.0对应torchvision 0.5.0
- PyTorch 1.3.0对应torchvision 0.4.1

综上所述，torch和torchvision的版本兼容关系需要根据实际的PyTorch版本进行匹配。在使用PyTorch和torchvision时，需要注意版本之间的兼容性，以确保代码的正确运行。如果使用不兼容的版本，可能会导致错误甚至崩溃。因此，建议在使用前仔细查阅官方文档，了解所使用PyTorch版本和对应的torch、torchvision版本。

torch和torchvision的版本对应

torch和torchvision的版本是相互对应的，通常需要使用兼容的版本。

在PyTorch中，torch和torchvision的版本号可以通过以下方式进行查看：

import torch
import torchvision

print(torch.__version__)
print(torchvision.__version__)

在确定版本号之后，可以通过安装特定版本的torch和torchvision来保持兼容性，例如：

pip install torch==1.8.1
pip install torchvision==0.9.1

请注意，具体的版本号可能会有所变化，上述示例仅供参考。建议查阅PyTorch官方文档或相关文档以获得最新的版本信息。