关于Torch torchvision Python版本对应关系说明

在使用深度学习框架PyTorch的过程中，我们常常需要安装和使用Torch和torchvision两个库。但是，不同版本的Torch和torchvision可能与不同版本的Python存在兼容性问题，因此需要了解它们之间的对应关系。

Torch和torchvision版本对应关系

在官方文档中，我们可以找到Torch和torchvision之间版本对应关系的详细说明。下表是其中的一部分：

Torch版本	torchvision版本	Python版本
1.4.0	0.5.0	2.7/3.5
1.5.0	0.6.0	3.5+
1.6.0	0.7.0	3.6+
1.7.0	0.8.0	3.6+
1.8.0	0.9.0	3.6+

其中，Torch和torchvision的版本号是一一对应的，而Python版本则根据不同的Torch版本做了限制。比如Torch 1.4.0只支持Python 2.7和Python 3.5，而Torch 1.5.0及以上版本则支持Python 3.5及以上版本。

示例说明

示例一

假设我们正在使用Python 3.7，需要安装Torch和torchvision库来训练一个深度学习模型。我们可以在PyTorch官网上下载Torch 1.6.0版本的安装包（根据官方文档，该版本支持Python 3.6及以上版本），并使用pip安装torchvision 0.7.0：

pip install torchvision==0.7.0

这样，就可以在Python 3.7环境下使用Torch和torchvision来训练模型了。

示例二

假设我们正在使用Python 2.7，需要安装Torch和torchvision库来进行深度学习推理。我们可以在PyTorch官网上下载Torch 1.4.0版本的安装包（根据官方文档，该版本支持Python 2.7和Python 3.5），并使用pip安装torchvision 0.5.0：

pip install torchvision==0.5.0

这样，就可以在Python 2.7环境下使用Torch和torchvision来进行推理了。

总结

在使用PyTorch时，需要根据自己的Python版本来选择合适的Torch和torchvision版本，以避免兼容性问题。通过查看官方文档，我们可以得到Torch和torchvision之间版本对应关系的具体说明，这对我们选择合适的版本非常有帮助。