Python3.5、PyTorch-CPU 1.1.0 和 torchvision-CPU 是深度学习领域中的关键组件，尤其对于那些没有GPU资源或者只需要在CPU上运行计算的开发者来说至关重要。PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook的AI研究团队开发，它提供了动态计算图的功能，使得模型构建更加灵活。而torchvision则是PyTorch的一个扩展库，主要用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和数据集处理。
PyTorch-CPU 1.1.0 版本是针对不支持或无需使用GPU进行运算的环境设计的。这个版本包含了PyTorch的核心库，包括张量操作、自动梯度系统以及优化器等。PyTorch 1.1.0引入了多项改进和新特性，例如对多GPU训练的支持、新的优化器、更高效的内存管理，以及对ONNX（Open Neural Network Exchange）的支持，这使得模型可以方便地与其他框架之间进行交换。
torchvision-CPU 0.3.0 是与PyTorch配合使用的计算机视觉库，它提供了常用的预训练模型（如AlexNet、VGG、ResNet等），用于图像分类和特征提取。此外，torchvision还包含了一些经典的数据集，如CIFAR-10和COCO，以及用于数据预处理和目标检测的工具。在这个0.3.0版本中，可能包括了对当时最新模型的实现以及对数据加载和预处理的优化。
在安装这两个库时，用户通常会遇到官方源下载速度慢的问题。为了解决这个问题，可以考虑使用国内的镜像源，如阿里云、清华大学等提供的PyTorch和torchvision的镜像，这样可以显著提高下载速度。下载完成后，通过Python的`pip`工具进行安装，或者手动解压下载的`.tar.bz2`文件，并将解压后的文件移动到Python的site-packages目录下，以完成安装。
在使用PyTorch和torchvision进行深度学习项目时，开发者可以利用PyTorch的动态计算图特性，快速构建和调试神经网络模型。torchvision则可以帮助处理图像数据，如读取、预处理和增强，以及评估预训练模型。这两个库的结合，使得Python3.5环境下的计算机视觉和深度学习工作变得更加高效和便捷。
Python3.5、PyTorch-CPU 1.1.0 和 torchvision-CPU 的组合，为开发者提供了一个强大的无GPU环境下进行深度学习和计算机视觉研究的工具包。通过理解这些组件的功能和交互方式，开发者能够更好地实现模型的训练、验证和部署，从而推动各种图像识别和处理应用的发展。
