这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了如何测试python 版本与 torch 、 torchvision 版本是否对应？。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
python 版本与 torch 、 torchvision 版本的对应关系如下图所示：
打开 anaconda powershell prompt，输入如下命令：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-820283.html
>python
>>>import torch
>>>c = torch.ones((3,1)) //创建矩阵
>>>c = c.cuda(0) //将该矩阵挪到本机的 GPU 上若如上命令行执行过程中均无报错则表明本机上的 torch 与 torchvision是对应的。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-820283.html
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1.当你在确定好pytorch的版本后，https://pytorch.org/get-started/previous-versions/该网址会自动配置torchvision的版本。 2.当你确定了pytorch的版本后，可以在https://github.com/pytorch/vision#installation该网址中寻找对应的python版本
PyTorch与torchvision、python 对应关系 torch torchvision python main / nightly main / nightly =3.7, =3.10 1.12.0 0.13.0 =3.7, =3.10 1.11.0 0.12.3 =3.7, =3.10 1.10.2 0.11.3 =3.6, =3.9 1.10.1 0.11.2 =3.6, =3.9 1.10.0 0.11.1 =3.6, =3.9 1.9.1 0.10.1 =3.6, =3.9 1.
torch与torchtext，Python对应关系，来源：https://pypi.org/project/torchtext/ 截止发文，最新版本：torch 2.0.0，torchtext 0.15.1 安装方法： 或 torch与torchvision，Python对应关系，来源：https://github.com/pytorch/vision 截止发文，最新版本：torch 2.0.0，torchvision 0.15.1 安装方法： 或 torch与torchaudio，Pyt
Pytorch是Facebook人工智能研究院基于Torch开发的一个开源的Python机器学习库，它提供了两项强大的功能： 1、强大的GPU加速的张量计算（NumPy)。 2、自动求导系统的深度神经网络。 cuda 11.8 cuda 12.1 cpu Previous PyTorch Versions | PyTorch
根据nvcc-smi查到自己的显卡型号，如下图所示。 本人的电脑显卡型号为：GeForce GT 730 可以通过以下链接查找 http://www.5ityx.com/cate100/155907.html 可以看到我的显卡算力是3.5 备注：你的显卡计算力必须保证在3.5以上。如果是3.5及以下，请下载pytorch 1.1，或1.2的版本。这是因为需要硬
如图，这样是不能安装gpu版本的。 这里针对python3.9版本，在此网站https://github.com/pytorch/vision查找读者python版本对应的torch和torchvision。 然后在这个网址https://download.pytorch.org/whl/torch/ 和 https://download.pytorch.org/whl/torchvision/里下载，我这里是对应了这两个。千万要对应，不然会报
遇见报错： ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for torch 解决方法： 1、网站找到对应torch和torchvision版本，cp对应python版本，cu对应的是gpu版本的torch：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 2、下载对应版本 3、在下
这是困扰我很久的问题，今天花了一点时间去研究一下为什么我的cuda和cudann安装完成了，却不能使用GPU，原因是我的torch和torchvision是cpu版本的，必须下载GPU版本的才能使torch.cuda.is_available()为True,本文使用将文件下载到文件夹后进行安装。 1、打开Anaconda Prompt(Anaconda3) 2、打开
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