介绍:很多基于Pytorch的工具集都非常好用,比如处理自然语言的torchtext,处理音频的torchaudio,以及处理图像视频的torchvision。torchvision包含一些常用的数据集、模型、转换函数等等。包括图片分类、语义切分、目标识别、实例分割、关键点检测、视频分类等工具。
第一种方案:
一、在CMD控制平台查看电脑已经安装好的Anaconda中的Python版本,Pytorch中torch版本和Cuda版本,若没有安装可点击下面的博主的文章链接按操作先进行安装。
基于Windows中学习Deep Learning之搭建Anaconda+Pytorch(Cuda+Cudnn)+Pycharm工具和配置环境完整最简版:点击打开文章链接
二、复制下面的命令在CMD控制平台中的D:\Anaconda\Scripts>路径中运行。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torchvision
三、验证是否安装成功,输入下面的命令在CMD平台运行,没有报错说明安装导入包torchvision成功。
python -c "import torchvision"
四、发现自己torchvision版本太低,不支持分割模型、检测模型等,所以需要只更新一下torchvision版本。
五、复制下面的命令在CMD控制平台中的D:\Anaconda\Scripts>路径中运行。
pip install --no-deps torchvision==0.4.1
六、torchvision版本更新成功。
第二种方案:
一、点击打开下面的链接。
torchvision官方链接:点击链接打开官方下载文件包网页
二、(重要)根据第一步的torch版本选择对应的链接,比如博主电脑已经下载好的torch版本是1.10.0,Cuda版本对应的是10.2,操作系统是Windows和Python的版本是3.7.0,所以选择对应的whl文件分别点击进行下载。(注意:cp37m对应3.7.0,win对应Windows,amd64对应64位)
三、下载完成之后,将这些whl文件复制粘贴到Anaconda中的Scripts文件夹中,方便后面使用pip进行安装。
四、复制下面的命令在CMD控制平台中的D:\Anaconda\Scripts>路径中运行。
pip install torchvision-0.9.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
五、验证是否安装成功,输入下面的命令在CMD平台运行,没有报错说明安装导入包torchvision成功。
python -c "import torchvision"