这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PyTorch框架中torch、torchvision、torchaudio与python之间的版本对应关系（9月最新版）。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。
随着python语言和pytorch框架的更新，torch\torchvision\torchaudio与python之间的版本对应关系也在不断地更新。
最新版本torch与torchvision对应关系如下：
稍旧版本torch与torchvision对应关系如下：
最新版本torch与torchaudio对应关系如下：
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-832511.html
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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
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
今天不小心将conda环境中的一个pytorch环境中的torch包给搞混了，将其更新了一下，发生了一些问题： 当时运行了一下这个代码： pip install torchvision --upgrade 导致了环境中包的混乱： 只能说欲哭无泪，当时这个 pytorch环境中我是安装的CUDA11.8的版本应该，后来安装了cpu版本的将
【安装matplotlib】 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib==3.5.2 【安装PIL】（如果已经安装了matplotlib,则无需单独安装） pip install pillow 【安装opencv】 pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ opencv-python==3.4.11.45 pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ opencv-contrib-
torch 、torchvision和python的对应版本如下： torch torchvision python master / nightly master / nightly =3.6 1.7.1 0.8.2 =3.6 1.7.0 0.8.1 =3.6 1.7.0 0.8.0 =3.6 1.6.0 0.7.0 =3.6 1.5.1 0.6.1 =3.5 1.5.0 0.6.0 =3.5 1.4.0 0.5.0 ==2.7, =3.5, =3.8 1.3.1 0.4.2 ==2.7, =3.5, =3.7 1.3.0 0.4.1 ==2.7, =3.5, =3.7 1.2.0 0.4.0 ==2.7, =3.5, =3.7 1.1.0
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： 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。
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
（已存网盘和硬盘，文件夹含三个文件） 本文基本逻辑是： 一、先根据电脑硬件的条件获取本身CUDA版本，据此以及表格比较得出cuDNN、torch、torchvision、python版本。 二、在 NVIDIA 官网下载CUDA和cuDNN，获取torch的下载链接，网页提供python3.9的下载链接 三、安装CUDA后，把cuDNN这个
安装torch和torchvision时，两者之间存在依赖关系，版本需要对应起来。这里（https://www.cnblogs.com/lyl0618/p/13323010.html）已经有了些 介绍，本文给出更新补充： torch torchvision python 1.13.1 0.14.1 =3.7 1.13.0 0.14.0 =3.7 1.12.0 0.13.0 =3.7 1.6.0 0.7.0 =3.6 1.5.1 0.6.1 =3.5 1.5.0 0.6.0 =3.5 1.4.0 0.5.0 ==2.7, =3.5
torch最新的stable版本是 1.13.0 ，奈何官网也没有说对应的torchvision版本是啥，如果想要whl下载的话，就非常麻烦。 结论： torch==1.13.0 对应 torchvision==0.14.0 推导过程如下： 首先看官网的“previous version”： 可以看到 torch==1.12.1 对应 torchvision==0.13.1 ， 而torch和torchvision是同步更新
