PyTorch、torchvision、Python版本对应关系及安装GPU或CPU版本的PyTorch

PyTorch是一个流行的深度学习框架，而torchvision是PyTorch的一个扩展库，提供了计算机视觉方面的工具和模型。在安装PyTorch之前，了解其与Python的版本对应关系以及选择安装GPU或CPU版本是至关重要的。

首先，需要明确PyTorch和Python的版本对应关系。一般来说，较新版本的PyTorch支持较新版本的Python。例如，PyTorch 1.8.1版本支持Python 3.7和3.8版本。因此，在选择PyTorch版本时，最好选择与Python版本兼容的版本。如果使用较旧版本的Python，可能需要选择较旧版本的PyTorch。

接下来，需要确定安装GPU版本还是CPU版本。如果你拥有NVIDIA显卡并希望使用GPU进行计算加速，则需要安装GPU版本的PyTorch。在安装GPU版本的PyTorch之前，需要先安装CUDA工具包。根据PyTorch的版本和CUDA的版本对应关系，选择合适的CUDA版本进行安装。例如，PyTorch 1.9.0版本支持CUDA 11.1、11.3和11.4版本。在安装CUDA之后，可以使用PyTorch提供的预编译的二进制包来安装GPU版本的PyTorch。对于Windows用户，可以选择下载以cu开头的whl文件进行安装；对于Linux和macOS用户，可以选择下载以cp36或cp37开头的tar.gz文件进行安装。

如果你没有NVIDIA显卡或者希望在CPU上运行PyTorch，则可以选择安装CPU版本的PyTorch。CPU版本的PyTorch不需要安装CUDA工具包。你可以直接下载以cpu开头的whl文件或者以cp36或cp37开头的tar.gz文件进行安装。

除了选择正确的版本和硬件版本外，还需要注意其他依赖项的安装。例如，如果你需要使用torchvision库，则需要先安装PIL库和OpenCV库等依赖项。这些库可以在终端或命令提示符中通过pip命令进行安装。例如，可以使用以下命令来安装PIL库：pip install pillow

总之，了解PyTorch、torchvision和Python的版本对应关系以及选择合适的硬件版本是成功安装和运行PyTorch的关键。通过仔细选择合适的版本和依赖项，并按照正确的步骤进行安装，你将能够顺利地开始使用PyTorch进行深度学习开发。