PyTorch, torchvision 与 Python 版本的对应关系及安装命令

PyTorch和torchvision是深度学习领域非常流行的库，它们分别提供了张量计算和计算机视觉的功能。然而，这两个库与Python版本之间存在一定的对应关系，选择合适的版本可以确保库的正常运行和性能优化。

1. PyTorch与Python版本的对应关系

PyTorch支持多个Python版本，但每个版本都有其推荐的Python版本。以下是截至2023年5月PyTorch与Python版本的对应关系：

• PyTorch 1.10.0及以上版本：推荐Python 3.8和3.9，支持Python 3.6和3.7
• PyTorch 1.9.0及以上版本：推荐Python 3.8和3.9，支持Python 3.6和3.7
• PyTorch 1.8.0及以上版本：推荐Python 3.8，支持Python 3.6和3.7
• PyTorch 1.7.0及以下版本：推荐Python 3.6和3.7，支持Python 3.5

2. torchvision与Python版本的对应关系

torchvision通常与对应版本的PyTorch一起使用，因此其支持的Python版本与PyTorch相同。

3. 安装命令

安装PyTorch和torchvision的最简单方法是使用pip命令。以下是一些示例安装命令：

安装PyTorch 1.10.0和torchvision，使用Python 3.8

pip install torch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

安装PyTorch 1.9.0和torchvision，使用Python 3.8

pip install torch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

安装PyTorch 1.8.0和torchvision，使用Python 3.8

pip install torch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

请注意，上述命令中的-f参数指定了PyTorch预编译包的下载链接。你需要根据你的CUDA版本和操作系统选择合适的链接。如果你的设备没有NVIDIA GPU或不需要使用CUDA，可以省略-f参数，直接安装CPU版本的PyTorch和torchvision。

此外，如果你使用的是Anaconda环境，也可以使用conda命令安装PyTorch和torchvision。具体安装命令可以在PyTorch官方文档中找到。

总结：在选择PyTorch和torchvision版本时，请务必考虑你的Python版本和硬件环境。使用正确的版本可以确保库的正常运行和性能优化。同时，根据实际需求选择合适的安装命令进行安装。希望本文能对你有所帮助！