torch2.5对应torchvision版本

### torch 2.5 兼容的 torchvision 版本 根据官方文档和社区反馈，PyTorch 和 torchvision 的版本兼容性通常在 PyTorch 官方仓库和 torchvision 的安装指南中有明确说明。对于 PyTorch 2.5，目前尚未发布正式版本（截至最新更新），因此无法直接从官方文档中获取其对应的 torchvision 版本[^1]。 然而，基于 PyTorch 和 torchvision 的历史版本兼容性规律，可以推测 PyTorch 2.5 应该与 torchvision 0.17 或更高版本兼容。具体版本依赖关系可以通过以下方式验证： 1. **检查官方兼容性矩阵**：访问 [PyTorch Vision Installation Guide](https://github.com/pytorch/vision#installation) 并查看最新的兼容性矩阵。 2. **手动测试**：通过安装指定版本的 PyTorch 和 torchvision，运行简单的代码片段以验证兼容性。例如： ```python import torch import torchvision print("PyTorch version:", torch.__version__) print("Torchvision version:", torchvision.__version__) ``` 如果需要确保安装正确且避免版本冲突，建议使用以下命令进行安装（假设 CUDA 已正确配置）： ```bash pip install torch==2.5.0 torchvision --pre -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118/torch_nightly.html ``` 上述命令会从 PyTorch 夜间构建版本中安装最新预览版本，适用于开发和测试环境[^4]。 ### 注意事项 - 如果 PyTorch 2.5 是夜间构建版本或实验性版本，则可能需要从官方夜间构建源安装对应版本的 torchvision。 - 确保 CUDA 工具链版本与 PyTorch 和 torchvision 的要求一致，否则可能会导致运行时错误[^3]。 ### 总结 对于 PyTorch 2.5，推荐尝试安装 torchvision 0.17 或更高版本，并通过官方兼容性矩阵确认具体版本号。若版本尚未发布，建议关注 PyTorch 官方动态或使用夜间构建版本进行测试[^2]。