怎么查看torch对应的torchvision版本

为了使用 torchvision 扩展 PyTorch 的功能，你需要确保 PyTorch 和 torchvision 的版本是匹配的。根据提供的引用内容，我们可以查看版本对应表格，找到 torch 和 torchvision 的对应关系。虽然没有具体的引用内容提供版本对应关系，但根据常见的实践，PyTorch 和 torchvision 的版本一般是相互匹配的，也就是说，PyTorch 的版本号可以与 torchvision 的版本号直接对应。例如，如果你安装的是 PyTorch 1.6.0 版本，那么对应的 torchvision 版本可能是 0.7.0。这样可以确保两者的功能和兼容性得到良好的支持。所以，当你安装 PyTorch 的时候，建议同时安装对应版本的 torchvision，这样可以充分利用 torchvision 提供的功能扩展 PyTorch 的能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [极智AI | torch与torchvision版本对应关系速查](https://blog.csdn.net/weixin_42405819/article/details/131768683)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

### 查找与特定版本的PyTorch兼容的torchvision版本 为了确保`torchvision`和`PyTorch`之间的兼容性，可以采取以下方法来查找适合特定版本PyTorch的torchvision版本。 #### 方法一：查阅官方文档 官方文档通常会提供不同版本间的对应关系表。对于大多数情况下，建议访问官方网站获取最新信息[^1]。 #### 方法二：利用命令行工具查询 如果已经安装了某个版本的PyTorch，则可以通过pip显示已知可用包及其依赖项的信息： ```bash pip show torch ``` 这将返回有关当前环境中PyTorch的具体细节，包括所需的相关库版本范围。接着可以根据这些提示去寻找相匹配的`torchvision`版本。 #### 方法三：基于经验法则选择 一般而言，较近发布的两个主要版本之间应该是相互兼容的；但是为了避免潜在的问题，在实际操作中还是应该尽量使两者保持一致。例如，如果你正在使用的是PyTorch 1.x系列的一个稳定版次，那么就应当挑选相同大版本号下的`torchvision`发行版[^2]。 #### 自动化解决方案 也可以借助一些自动化脚本来完成这一过程。下面是一个简单的Python脚本例子，它能够帮助找到最接近给定PyTorch版本的`torchvision`版本： ```python import pkg_resources from packaging.version import parse as parse_version def find_compatible_torchvision(pytorch_version='1.9.0'): pytorch_parsed = parse_version(pytorch_version) best_match = None min_diff_major = float('inf') for dist in [d for d in pkg_resources.working_set]: if 'torchvision' != dist.project_name.lower(): continue diff_major = abs(parse_version(dist.version).major - pytorch_parsed.major) if diff_major < min_diff_major or (diff_major == min_diff_major and parse_version(dist.version) >= pytorch_parsed): min_diff_major = diff_major best_match = dist return f"Best match found: {best_match}" if best_match else "No matching torchvision version found" print(find_compatible_torchvision()) ``` 此代码遍历所有已安装软件包并尝试找出最适合指定PyTorch版本的那个`torchvision`实例。请注意，这种方法适用于本地环境中有多个版本的情况。如果不是这种情况，可能需要先下载更多历史版本再执行上述逻辑[^3]。