cuda、torch、torchvision对应版本以及安装_torchvision版本

查找torch与torchvision对应版本

github链接：https://github.com/pytorch/vision#installation

在线下载或者离线下载

1、在线下载
在pytorch官网选择相应的历史版本，使用conda或者pip安装，使用官网的镜像下载很慢，建议使用其他的镜像源，这里我使用的是阿里的镜像速度还不错。

pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
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2、离线下载
在torch网站中选择cuda、torch、torchivsion、python的对应版本，想下载cpu版本的开头选cpu，向下载gpu版本的选cu开头的，注意一定要下载对应的版本，要不然会有很多错误！
CUDA11.3目录

cu102/torch-1.7.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

• cu102:表示cuda版本为10.2，
• torch-1.7.1:表示torch版本为1.7.1
• cp38:表示适用python版本为3.8
• linux:表示适用于linux系统
• x86_64:表示同时兼容32和64位系统

下载完成后激活进入环境，pip install 路径\文件名.whl 安装即可

测试

如果安装成功，在环境中pip list即可查看安装的torch、torchvision、torchaudio版本

或者可以执行以下命令查看torch的版本

python
import torch
print(torch.__version__)
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使用torch查看cuda、cudnn版本

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())
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