如何在Linux系统中安装PyTorch和Torchvision 1.8.0+0.9.0

资源摘要信息: "本资源提供了一套指南，用于在Linux系统中安装PyTorch和Torchvision，具体版本为PyTorch 1.8.0和Torchvision 0.9.0。在Linux环境下搭建深度学习环境的过程中，PyTorch和Torchvision是非常重要的库。PyTorch是一个开源的机器学习库，基于Python语言，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理领域。Torchvision则是PyTorch的扩展包，提供了常用的数据集加载方法、模型结构及图像处理工具。" 知识点详细说明: 1. Linux系统基础：Linux是一种广泛使用的开源操作系统，具有强大的网络功能和安全性。它在服务器领域、嵌入式系统以及超级计算机中占据重要地位。在Linux系统上进行深度学习库的安装是研究和开发人工智能技术的重要步骤。 2. PyTorch简介：PyTorch是由Facebook的人工智能研究团队开发的一种开源机器学习库，它在Python编程语言的基础上，提供了强大的GPU加速张量计算能力，是进行深度学习研究和应用开发的重要工具。PyTorch以动态计算图为特色，使得研究人员能够更直观地构建和调试模型。 3. torchvision简介：Torchvision是PyTorch的官方视觉库，它为图像和视频分析提供了一系列数据集、预训练模型以及图像处理工具。它使得研究人员和开发者能够更容易地加载常用数据集（如COCO、ImageNet等），并利用现有的模型进行迁移学习或直接应用。 4. 安装PyTorch和Torchvision的必要性：在进行深度学习项目时，安装合适的PyTorch和Torchvision版本是关键步骤。这能够确保使用稳定的、性能优化的版本，并且与最新的研究成果保持一致。此外，正确的版本安装也是实验复现和项目部署的前提。 5. Linux下安装PyTorch和Torchvision的方法：安装通常通过Python的包管理工具pip或者使用conda进行。安装指南通常会引导用户如何添加PyTorch官方的软件仓库，然后使用命令行工具来安装PyTorch和Torchvision。安装过程中可能需要根据用户的CPU或GPU类型以及操作系统版本选择适当的安装命令。 6. 使用安装链接：给定的描述中提到了一个安装教程的链接（***），这表明用户可以访问这个链接来获取具体的安装指导步骤。通常链接中的内容会包括对系统环境的检查，安装依赖项，以及具体执行的安装命令。 7. 设置0积分下载：文档标题中提到的“设置了0积分”，这可能是指资源分享平台中的积分机制，使得所有用户无需积分即可下载相关的安装脚本或指南文档。这有助于确保该资源的广泛传播和使用。 8. 文件名称列表中的版本号：文件名“torch1.8.0+torchvision0.9.0”明确指出了要安装的PyTorch和Torchvision的具体版本。版本号对于库的安装至关重要，因为不同版本之间的API可能存在差异，而且某些功能或bug修复只存在于特定的版本中。 9. 掌握PyTorch和Torchvision的安装过程对于在Linux系统中顺利开展机器学习和深度学习研究是必不可少的。通过本资源，用户可以获得相关版本的PyTorch和Torchvision的安装脚本，并遵循详细的指南完成安装，从而搭建起适用于自己研究和开发工作的深度学习平台。