In letzter Zeit schlägt die Installation von Torchvision immer fehl, was darauf hinweist, dass die Torchvision-Version nicht mit der Torch-Version übereinstimmt.Durch die Anleitung des Masters in der technischen Austauschgruppe wurde festgestellt, dass die Torchvision-Version und die Torch-Version eine übereinstimmende Beziehung haben. Jetzt werde ich die Mining-Erfahrung wie folgt teilen:
①Torchvision- und Pytorch-Versionskorrespondenz-Erklärungsadresse: https://github.com/pytorch/vision
② Torchvision-Downloadadresse: https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html
Die Installation von pytorch wird in diesem Artikel nicht im Detail beschrieben.Wenn Sie mehr wissen möchten, können Sie meinen anderen Blog lesen: https://blog.csdn.net/weixin_41267342/article/details/112066981 . Dieser Artikel beschreibt nur die Installation von Torchvision.
1. So überprüfen Sie Ihre Pytorch-Version:
Fackel importieren drucken(fackel.__version__)
Gedrucktes Ergebnis: 1.7.1+cu110, Pytorch-Version ist 1.7.1, cu110 zeigt Unterstützung für GPU-beschleunigtes Computing an, GPU-Version ist: 11
2. Informieren Sie sich online und installieren Sie touchvision wie folgt:
①Anakonda:
conda install Torchvision -c pytorch
② Pip:
pip installiere Torchvision
③Aus Quelle:
python setup.py installieren # oder für OSX # MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET=10.9 CC=clang CXX=clang++ python setup.py installieren
Ich führe den Befehl im Terminal von pycharm aus: pip install Torchvision
Aber während des Installationsvorgangs wird ein Fehler gemeldet:
FEHLER: Es konnte keine Version gefunden werden, die die Anforderung Torch==1.4.0 (von Torchvision) erfüllt (ab Versionen: 0.1.2, 0.1.2.post1, 0.1.2.post2, 1.7.1) FEHLER:
Keine passende Distribution gefunden für Torch==1.4.0 (von Torchvision)
Die Fehlermeldung ist, dass die Torchvision-Version nicht mit der Torch-Version übereinstimmt.
3. Dann ist der nächste Schritt, einen Weg zu finden, eine Torvision-Version zu finden, die zu pytorch passt.
Beim Überprüfen von Informationen im Internet liegen viele der angegebenen Versionen unter 1.5, und meine Pytorch-Version ist 1.7.1 + cu110, was die neueste Version des Artikels übersteigt.
Dann ist es, einen Weg zu finden, um die Anweisungen zum Abgleich der neuesten Version zu finden. Diese ist auf github verfügbar. Die spezifische Adresse lautet:
https://github.com/pytorch/vision
Sie können die neuesten aktualisierten Anweisungen auf der offiziellen Website anzeigen:
Meine zu 1.7.1 passende Torchvison-Version ist 0.8.2
4. Torchvison-Adresse herunterladen: https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html
Namenserklärung in Torchvision-0.8.2%2Bcu110-cp38-cp38-win_amd64.whl:
① Torchvision-0.8.2: Zeigt an, dass die Torchvision-Version: 0.8.2 ist
② cu110: Die unterstützte cuda (GPU)-Version ist: 11
③ cp38: bezieht sich auf die Python-Version in Anaconda ist python38
④ win_amd64: für 64-Bit-Windows-System.
Die Python-Version in meinem Anacond ist python38, das auf einem Windows 64-Bit-System läuft, also ist die erforderliche Version: Torchvision-0.8.2%2Bcu110-cp38-cp38-win_amd64.whl
5. Legen Sie es nach dem Herunterladen an der angegebenen Stelle ab, zum Beispiel: F:\WorkSpace\python\project_one>, führen Sie pip install Torchvision-0.8.2+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl über das Terminalfenster von pycharm aus
