https://help.aliyun.com/zh/fc/use-cases/image-usage-notes
FC 提到这里的基础镜像 pytorch 的计算框架版本是 2.1.2
实际执行
docker run -it –rm registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverless_devs/pytorch:22.12-py3 python -c ‘import torch; print(torch.version)’
输出的是
1.14.0a0+410ce96
这里的函数计算框架版本不是指 Pytorch 的版本么？
以下为热心网友提供的参考意见
是啊
如何使用基础镜像https://help.aliyun.com/zh/fc/use-cases/image-usage-notes?spm=a2c6h.13066369.question.1.61c81b1bmMs70b
使用基础镜像非常简单。在构建自己的业务逻辑时，您只需要在Dockerfile中使用对应的基础镜像即可。例如，在华东2（上海）地域进行GPU函数的开发，并且使用PyTorch基础镜像，可以在Dockerfile中添加以下内容。
FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/serverless_devs/pytorch:22.12-py3
ADD . .
EXPOSE 9000
为了方便您使用基础镜像，函数计算提供了镜像拉取地址，可以直接拉取。例如，在使用PyTorch的基础镜像时，可以使用以下命令进行拉取。
docker pull registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/serverless_devs/pytorch:22.12-py3
https://help.aliyun.com/zh/fc/use-cases/image-usage-notes?spm=a2c6h.13066369.question.1.61c81b1bmMs70b
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函数计算（FC）提供的基础镜像中的PyTorch版本确实不是2.1.2。在你给出的链接中提到的基础镜像是基于Python 3.6和PyTorch 1.14的。当你运行以下命令时：
docker run -it --rm registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverless_devs/pytorch:22.12-py3 python -c 'import torch; print(torch.version)'
输出的1.14.0a0+410ce96确实是PyTorch的版本号，这个版本号与函数计算文档中提供的信息是一致的。
如果你需要使用其他版本的PyTorch，请考虑创建自定义镜像，并在其中安装所需的PyTorch版本。这通常涉及到编写一个Dockerfile，然后通过Docker构建新的镜像。例如：
FROM registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverless_devs/pytorch:22.12-py3
# 安装特定版本的PyTorch
RUN pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
之后，你可以使用这个自定义镜像来部署你的函数计算服务。
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是的，这里的函数计算框架版本是指 Pytorch 的版本。根据您提供的链接，基础镜像 pytorch 的计算框架版本是 2.1.2。您可以使用以下命令来验证：
docker run -it --rm registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverless_devs/pytorch:22.12-py3 python -c 'import torch; print(torch.__version__)'
这将输出当前使用的 Pytorch 版本。
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