torch和torchvision 版本对应和下载地址

最新推荐文章于 2025-01-28 17:15:08 发布

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hector slam源码流程思路及相关参考整理

qq_38338228的博客

08-11

2293

Hector slam详细版前言（原理简述）代码梳理（不包含栅格地图构建部分）参考链接前言（原理简述）在学习cartographer之前，先用这个项目练练手，因为cartographer相当于hector slam+karto slam结合的升级版。 hector slam论文题目：《A Flexible and Scalable SLAM System with Full 3D Motion Estimation》 hector的论文和其他博客中，都有详细讲解原理，这里我说一下我看源码的目的：cart

SLAM建图hector_slam

qq_41050642的博客

10-13

2015

SLAM建图hector_slam如何为您的机器人设置hector_slam建立如何为您的机器人设置hector_slam hector_slam使用hector_mapping节点来学习环境图，并同时以激光扫描仪的帧速率估算平台的2D姿态。必须正确设置hector_mapping的帧名称和选项。本教程介绍了不同的选项。下图显示了在崎rough不平的地面上行走的机器人的简化2D视图中所有潜在的关注帧，导致平台的侧倾和俯仰运动：映射，odom和base_link框架之间的一般关系已在移动平台的坐标框架中

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神经网络中 warmup 策略为什么有效？

qq_43232545的博客

12-26

1017

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hector slam matlab,ROS小白学习历程（slam）--使用hector_slam建图

weixin_42277672的博客

03-18

737

笔者在实践过程中在Slam建图这一块卡了许久，网上教程基本都是复制代码，对初学者很不友好，有的也不正确，笔者肝出来后想提供一篇详细的博客，帮助后来人。此博客注重原理，使用衫川雷达delta 3i,其他雷达一样的操作原理。首先了解hector_slam功能包，ros_wiki一波。首先了解话题的发布订阅，需要订阅/scan话题，即激光雷达发出的数据。中间参数可自行了解。3.1.5提出需要laser...

Hector SLAM算法学习与代码解析

Nksjc的博客

05-27

2万+

Hector SLAM算法学习与代码解析最初了解到Hector SLAM 是从https://www.youtube.com/embed/F8pdObV_df4看到手持激光建图，被吸引到了也就想看一下具体的实现。关于Hector SLAM算法有一篇论文：A Flexible and Scalable SLAM System with Full 3D Motion Estimation；以及开源代码：

【深度学习】torch和torchvision的对应安装版本

m0_62920653的博客

07-09

8217

PyTorch 中的 `torch` 和 `torchvision` 版本需要相互匹配。torch、torchvision对应版本。

精选资源

python3.6 安装 torch 和 torchvision 对应可用的Pillow版本

08-05

安装PyTorch v1.9.0 torchvision v0.10.0，中间也是经历了很多波折，当然，大部分是网络问题和版本适配问题，所以完事后，将中间使用到的Pillow包分享一下，可以方便大家下载到，我自己环境是：核心是TX1，系统环境...

Torch 、torchvision 、Python 版本对应关系以及安装 GPU 或 CPU 版本的 pytorch

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qq_40630902的博客

06-30

13万+

torch- torchvision- python版本对应关系

torch与torchvision版本对应支持的python版本

m0_67309719的博客

01-28

547

【代码】torch与torchvision版本对应支持的python版本。

Python安装torch（含torch和torchvision对应版本）

你好，明天，，的博客

01-07

5万+

python安装torch和torchvision，解决安装出错问题。

对Hector-SLAM和NDT的理解

首飞的博客

12-06

2170

Hector-SLAM 高斯牛顿法只能用于最小化平方和问题，但是优点是，不需要计算二阶导数参考网址：《高斯牛顿优化算法–第一讲》原理推导这篇文章对高斯牛顿的公式有详细推导梯度下降、牛顿法、高斯牛顿法、LM法之间的区别与联系之感性理解关于梯度下降法、牛顿法、高斯-牛顿、LM方法的总结高斯牛顿(Gauss Newton)、列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)最优化算...

hector使用笔记——官方5分钟教程加强版.

The Big Data Way

04-16

981

官方教程有几个问题：不能直接运行；key和value为16进制值；因为副本数量为2，单机无法运行下面代码基于cassandra 1.2 import static junit.framework.Assert.assertEquals; import java.util.Arrays; import me.prettyprint.cassandra.seria...

Hector slam算法原理解析与代码详解

学之知之的博客

04-19

1万+

目录 PS：写了markdown 上传，公式都乱码，无果，截图上传吧。 1. hector 原理解析 1.4 多重分辨率地图 2.代码框架 2.1 回调函数 3. 扫描匹配 3.1 多分辨率匹配 3.2 matchData_2 3.5 hession 矩阵H 求解 3.6 双线性插值计算得分与梯度 4. 地图更新 4.1多分辨率地图 4.2用激光数据和位姿更新地图 4.3 应用分层scan更新地图 4.4.

torch 实现inverse-square-root scheduler

01-02

916

【代码】torch 实现inverse-square-root scheduler。

torchvision详细介绍

frighting_ing的博客

12-10

3万+

前言深度学习道路漫漫，唯有不断总结，脚踏实地才能造就一番就成，也不断勉励自己，不要放弃，相信自己可以的！！！共勉！！！ torchvision简介 torchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。以下是torchvision的构成： torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口； torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等；

PyTorch：Torchvision的简单介绍与使用

baidu_38797690的博客

01-15

1万+

Torchvision库的介绍。Torchvision库下包括四个常用的包models、datasets、transforms和utils，这篇文章针对每个包进行简单介绍。

TorchVision介绍

Le0v1n 的博客

05-30

4497

TorchVision介绍

Pytorch学习笔记——Torchvision数据集使用

weixin_50765519的博客

05-04

2349

Torchvision是Pytorch中一个开源的机器学习框架，专门为计算机视觉任务设计和优化。它提供了多种功能来支持计算机视觉项目的开发和实验。matplotlib。

pytorch深度学习入门（9）之-使用TORCHVISION进行目标检测

ajunbin859的专栏

11-14

3300

用于训练对象检测、实例分割和人物关键点检测的参考脚本可以轻松支持添加新的自定义数据集。数据集应继承自标准 torch.utils.data.Dataset类，并实现__len__和getitem。我们需要的唯一特殊性是数据集__getitem__ 应返回一个元组：image：torchvision.tv_tensors.Imageshape 、纯张量或 size 的 PIL 图像[3, H, W](H, W)target：包含以下字段的字典。

torch和torchvision版本对应关系

最新发布

03-21

<think>好的，我现在需要处理用户的问题，关于PyTorch和torchvision版本之间的兼容性对应表。首先，我需要确认用户的需求：他们可能正在安装或升级PyTorch和torchvision，但不确定应该选择哪个版本组合才能保证兼容性。这时候，用户需要一份明确的对应表，或者获取这些信息的途径。接下来，我需要回忆PyTorch官方文档的结构。通常，PyTorch的版本发布说明或安装指南中会提到兼容的torchvision版本。比如，每个PyTorch版本发布时，官方会推荐对应的torchvision、torchaudio等库的版本。因此，正确的做法是引导用户查阅官方发布的版本说明。然后，用户可能没有直接找到对应表格，所以需要提供具体的官方链接。例如，PyTorch的官方网站（pytorch.org）在安装页面上通常会有一个版本选择器，用户选择PyTorch版本后，会显示对应的torchvision和torchaudio版本。此外，GitHub上的PyTorch或torchvision仓库的发布页面也会有这些信息。另外，我需要考虑到用户可能无法访问某些网站，或者希望快速获得常见版本的对应关系。因此，列举一些常见的PyTorch版本及其对应的torchvision版本会很有帮助。比如，PyTorch 1.12对应torchvision 0.13，PyTorch 2.0对应0.15，最新的如2.2对应0.17等。这样用户即使不查文档也能有个大致参考。同时，必须提醒用户，这些对应关系可能会因具体情况而异，尤其是在使用CUDA版本或其他依赖库时，可能存在不同的情况。因此，最佳实践始终是检查官方文档以确保兼容性。还要注意用户提到的“引用标识”，比如在回答中引用参考来源，所以需要正确标注引用链接，如PyTorch官方安装指南和GitHub发布页面作为引用来源。最后，生成的相关问题需要围绕版本兼容性的扩展，比如如何检查已安装版本、处理不兼容问题、版本升级后的错误处理等，这些都是用户可能遇到的后续问题。</think>PyTorch与torchvision的版本对应关系通常遵循主版本号对齐原则，官方会为每个PyTorch版本推荐匹配的torchvision版本。以下是关键信息和查询方法： ### 版本对应原则 1. **主版本号对齐**：例如PyTorch 1.12.x对应torchvision 0.13.x，PyTorch 2.0.x对应torchvision 0.15.x 2. **官方推荐组合**： - PyTorch 1.12 → torchvision 0.13[^1] - PyTorch 2.0 → torchvision 0.15 - PyTorch 2.1 → torchvision 0.16 - PyTorch 2.2 → torchvision 0.17 ### 权威查询方式 1. **PyTorch官网安装页面**： ```bash https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ ``` 该页面提供历史版本的安装命令，直接体现对应关系： ```bash # 示例命令 pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 2. **torchvision GitHub仓库**： ```bash https://github.com/pytorch/vision/releases ``` 每个torchvision版本的Release Notes会明确标注适配的PyTorch版本[^1] ### 兼容性验证方法 ```python import torch, torchvision print(torch.__version__) # 输出: 2.0.1 print(torchvision.__version__) # 应输出: 0.15.2 ``` 若版本不匹配可能触发警告：`UserWarning: Detected incompatible versions between torch and torchvision`