Linux系统：安装PyTorch和TORCHVISION版本为 torch1.8.0 和 torchvision 0.9.0

简介：
对于那些从事深度学习开发的人来说，在Linux系统上安装PyTorch和torchvision是一项常见的操作。特别适用于处理复杂的计算机视觉问题。其中，PyTorch是一个开放源代码的Python库，主要用于搭建和训练深度学习模型。其扩展库torchvision则专注于提供与计算机视觉相关的功能，如图像分类、目标检测等。以下是详细的安装说明，请参考 torch 1.8.0 和 torchvision 0.9.0 的版本指导文档。请确认您的Linux系统已正确配置并运行Python 3.10及以上版本，请确保该环境中有Python 3和pip这两个必要组件存在，它们是PyTorch安装的基础前提条件。如果您当前的系统中缺少其中任何一个组件，您可以按照以下命令操作以完成必要的安装：```bash sudo apt-get update sudo apt-get install python3-dev python3-pip ```在您的系统中需安装 CUDA，这将有助于提升计算性能。该功能适用于具备 GPU 并对加速计算有需求的用户。建议访问 NVIDIA 官方网站以获取适合您当前配置的 CUDA 版本，这将确保安装过程符合您的系统要求。无需使用 GPU 加速且硬件不兼容 CUDA 的用户可以选择跳过此步骤。此外，PyTorch 提供了 CPU 版本以满足这些用户的计算需求。安装PyTorch时，你需要选择合适的Python版本、CUDA版本（如果适用）以及操作系统。针对PyTorch 1.8.0，你可以按照以下步骤使用相应的命令完成安装。```bash pip3 install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 -f https:download.pytorch.orgwhltorch_stable.html ```这里的`cu111`标识为CUDA 11.1版本代码。若需使用不同的CUDA版本，请相应调整此参数设置；若不需要CUDA支持，则无需包含该参数部分。完成安装后，对PyTorch和torchvision进行验证以确认其成功安装的状态，并且在Python开发环境中能够顺利运行。```python import torch import torchvision print(torch.__version__) print(torchvision.__version__) ```如果程序的版本号与你的预期值一致，那么这表明安装已完成。在PyTorch深度学习框架中，通过torchaudio库可以方便地访问多种预训练模型和数据集。这些资源包括AlexNet、VGG、ResNet等多款预先训练好的网络架构，并提供了常用的图像分类基准数据集如CIFAR-10以及ImageNet的加载工具支持。举个例子来说，加载CIFAR-10数据集时，可以使用以下代码：```python import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) cifar10_train = datasets.CIFAR10(root=.data, train=True, download=True, transform=transform) cifar10_test = datasets.CIFAR10(root=.data, train=False, download=True, transform=transform) ```除了现有的功能库外，torchvision还包含有模型构建模块，如`nn.Sequential`等技术组件，并提供损失函数和优化器等工具，以协助完成模型的构建与训练过程。安装PyTorch和torchvision是深度学习实践中的关键环节。按照下面介绍的方法，在Linux环境下可以方便地安装并开始利用这两个功能强大的库。请注意根据自己的硬件配置选择合适的CUDA版本，如果在安装过程中遇到问题，查阅官方文档或在线社区通常都能找到解决方案。