pip install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121给出清华源

时间: 2025-07-07 11:49:49 浏览: 7
<think>好的，我现在需要帮用户找到适配CUDA 12.1的PyTorch安装命令，使用清华源。首先，用户提供的命令是pip install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 -f https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pytorch cu121，但可能存在一些问题。 根据引用内容，正确的PyTorch安装命令通常包含版本号、CUDA版本，并通过-f参数指定官方的wheel文件地址，同时使用-i指定清华源。例如，引用[1]中的命令是pip install torch==1.8.0+cu111... -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i清华源。用户提供的命令中，-f参数指向了清华源，而实际上应该指向PyTorch官方的whl列表，因为清华源本身可能没有预编译的PyTorch包，只是作为镜像加速下载依赖项。 接下来，需要确认CUDA 12.1对应的PyTorch版本。目前PyTorch的最新稳定版本是2.x，但具体版本需查阅官方文档。例如，CUDA 12.1可能需要特定版本的PyTorch，比如torch==2.4.1是否支持cu121？需要检查PyTorch官网的版本兼容性。假设用户提供的版本正确，那么调整命令结构。 正确结构应该是：-f指向PyTorch官方的whl地址，-i使用清华源。例如，命令应为： pip install torch==2.4.1+cu121 torchvision==0.19.1+cu121 torchaudio==2.4.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 这里使用--extra-index-url来添加PyTorch的官方CUDA 12.1仓库，同时用-i指定清华源加速依赖包的安装。此外，确保版本号带有cu121后缀，表示适配CUDA 12.1。 检查用户提供的版本是否存在。例如，PyTorch 2.4.1是否有cu121的版本？可能需要用户确认或查阅官方发布说明。如果不存在，可能需要调整版本号，比如使用2.3.0或其他支持CUDA 12.1的版本。 另外，用户可能混淆了-f和-i参数的作用。-f用于指定wheel文件的URL，而清华源作为包索引。因此，正确的命令应该结合这两个参数，确保正确下载PyTorch及其扩展库。 最后，生成相关问题，涉及版本选择、CUDA兼容性、镜像源使用和依赖冲突解决，帮助用户进一步解决可能遇到的问题。</think>针对安装适配CUDA 12.1的PyTorch需求，以下是使用**清华源**的推荐命令： ```bash pip install torch==2.4.1+cu121 torchvision==0.19.1+cu121 torchaudio==2.4.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` ### 说明 1. **版本适配性** - `torch==2.4.1+cu121`表示适配CUDA 12.1的PyTorch版本，`+cu121`后缀是官方对CUDA 12.1的编译支持标识[^1][^3]。 - `torchvision`和`torchaudio`需与PyTorch主版本匹配，此处选择官方推荐的`0.19.1`和`2.4.1`[^2][^4]。 2. **参数解析** - `--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121`：指定PyTorch官方针对CUDA 12.1的预编译包仓库地址。 - `-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`：使用清华镜像源加速依赖包的下载。 3. **验证安装** 安装后运行以下代码验证CUDA是否启用： ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出2.4.1+cu121 print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True ```
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(base) C:\Windows\System32>pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/, https://download.pytorch.org/whl/cu113 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.12.1+cu113 (from versions: 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.3.0, 2.3.1, 2.4.0, 2.4.1, 2.5.0, 2.5.1, 2.6.0) ERROR: No matching distribution found for torch==1.12.1+cu113什么意思

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 #### 方案2：强制安装旧版（需匹配环境） 如果**必须使用1.12.1+cu113**： 1. 确认Python版本≤3.9（PyTorch ...

分析安装失败的原因：(ocean) D:\2025\Program\pre_ocean>pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://download.pytorch.org/whl/cu116 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.13.1+cu116 (from versions: 2.0.0, 2.0.1, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2, 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.3.0, 2.3.1, 2.4.0, 2.4.1, 2.5.0, 2.5.1, 2.6.0) ERROR: No matching distribution found for torch==1.13.1+cu116

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首先，用户使用的命令是pip3 install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113。错误信息显示找不到匹配的torch版本，列出的可用版本都是1.13.0...

（3）v1.10.1 ~ v1.7.02. 安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自 pytorch 的 github 官方文档：pytorch/vision: Datasets, Transforms and Models specific to Computer Visionpytorch 安装官网：Start Locally | PyTorchpytorch 之前版本的安装命令：Previous PyTorch Versions | PyTorchtorch、torchvision 等相关库：download.pytorch.org/whl/torch_stable.html其中，命令中 "-c pytorch" 表示官方源，自己换源可以去掉。torch 版本 torchvision 版本 torchaudio 版本 支持的 Python 版本（示例） Cuda 版本2.5.1 0.20.1 2.5.1 >=3.9, <3.13（3.12）[9/10/11/12] 12.4/12.1/11.82.5.0 0.20.0 2.5.0 >=3.9, <3.13（3.12） 12.4/12.1/11.82.4.1 0.19.1 2.4.1 >=3.8, <3.13（3.12）[8/9/10/11/12] 12.4/12.1/11.82.4.0 0.19.0 2.4.0 >=3.8, <3.13（3.12） 12.4/12.1/11.82.3.1 0.18.1 2.3.1 >=3.8, <3.13（3.12）8/9/10/11/12 12.1/11.82.3.0 0.18.0 2.3.0 >=3.8, <3.13（3.12） 12.1/11.82.2.2 0.17.2 2.2.2 >=3.8, <3.12 [8/9/10/11] 12.1/11.82.2.1 0.17.1 2.2.1 >=3.8, <3.12 12.1/11.82.2.0 0.17.0 2.2.0 >=3.8, <3.12 12.1/11.82.1.2 0.16.2 2.1.2 >=3.8, <3.12（3.10）8/9/10/11 12.1/11.82.1.1 0.16.1 2.1.1 >=3.8, <3.12（3.10） 12.1/11.82.1.0 0.16.0 2.1.0 >=3.8, <3.12（3.10） 12.1/11.82.0.0 0.15.0 2.0.0 >=3.8, <3.12（3.8）[8/9/10/11] 11.8/11.71.13.1 0.14.1 0.13.1 >=3.7.2, <=3.10（3.8）[7/8/9/10] 11.7/11.61.13.0 0.14.0 0.13.0 >=3.7.2, <=3.10（3.8） 11.7/11.61.12.1 0.13.1 1.12.1 >=3.7, <=3.10（3.8）[7/8/9/10] 11.6/11.3/10.21.12.0 0.13.0 1.12.0 >=3.7, <=3.10（3.8） 11.6/11.3/10.21.11.0 0.12.0 1.11.0 >=3.7, <=3.10（3.8） 11.3/10.21.10.1 0.11.2 0.10.1 >=3.6, <=3.9（3.8）[6/7/8/9] 11.3/10.21.10.0 0.11.0 0.10.0 >=3.6, <=3.9（3.8） 11.3/10.21.9.1 0.10.1 0.9.1 >=3.6, <=3.9（3.8）[6/7/8/9] 11.1/10.21.9.0 0.10.0 0.9.0 >=3.6, <=3.9（3.8） 11.1/10.21.8.1 0.9.1 0.8.1 >=3.6, <=3.9（3.8）[6/7/8/9] 11.1/10.21.8.0 0.9.0 0.8.0 >=3.6, <=3.9（3.8） 11.1/10.21.7.1 0.8.2 0.7.2 >=3.6（3.6） 11.0/10.2/10.11.7.0 0.8.0 0.7.0 >=3.6（3.6） 11.0/10.2/10.1二、安装命令（pip）1. 版本（1）v2.5.1 ~ v2.0.0# v2.5.1# CUDA 12.4pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# CPU onlypip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/（2）v1.13.1 ~ v1.11.0# v1.13.1# CUDA 11.7pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# CPU onlypip install torch==1.13.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/（3）v1.10.1 ~ v1.7.0# v1.10.1# CUDA 10.2pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# CPU onlypip install torch==1.10.1+cpu torchvision==0.11.2+cpu torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/2. 安装全过程（1）选择版本torch 版本 torchvision 版本 torchaudio 版本 支持的 Python 版本（示例） Cuda 版本2.1.0 0.16.0 2.1.0 >=3.8, <3.12（3.10） 12.1/11.8这里选择的框架和环境如下：torch2.1.0 | torchvision0.16.0 | torchaudio2.1.0 | python3.10 | Cuda12.1，若需要将创建的虚拟环境添加到 Jupyter Lab / Jupyter Notebook 中使用，则需要第 3-6 步，否则不用。打开 WIN + R，输入 “cmd”，进入命令行窗口，其他步骤如下：# 1. Anaconda 创建虚拟环境conda create -n torch python=3.10# 2. 激活并进入虚拟环境activate torch# 3. 安装 ipykernel pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# 4. 安装ipykernel，将虚拟环境加入 jupyter 内核中python -m ipykernel install --name torch --display-name torch# 5. 检查新虚拟环境是否成功加入内核jupyter kernelspec list# 6. 从指定文件夹里进入 jupyterjupyter lab# 7. 安装 torch 等软件包

conda install pytorch=2.1.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia 这里指定了 cuda toolkit 的版本为 11.8，可以根据实际需求调整。 3. **验证安装是否成功** 在安装完成后...

pip install torch==1.13.0+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple, https://download.pytorch.org/whl/cu117 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.13.0+cu117 (from versions: 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.3.0, 2.3.1, 2.4.0, 2.4.1, 2.5.0, 2.5.1, 2.6.0) ERROR: No matching distribution found for torch==1.13.0+cu117

pip install torch==1.13.0+cu117 torchvision==0.14.0+cu117 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 但需要确保torchvision...

C:\Users\lenovo>pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable Looking in indexes: https://download.pytorch.org/whl/cu118 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==2.0.1+cu118 (from versions: 2.2.0+cu118, 2.2.1+cu118, 2.2.2+cu118, 2.3.0+cu118, 2.3.1+cu118, 2.4.0+cu118, 2.4.1+cu118, 2.5.0+cu118, 2.5.1+cu118, 2.6.0+cu118) ERROR: No matching distribution found for torch==2.0.1+cu118

用户运行了命令pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118，但报错找不到torch==2.0.1+cu118的版本。首先，我需要确认这个版本是否存在。 ...

(y8work) D:\HomeWork\YOLO\YOLOv8\ultralytics-main>pip install torch==2.5.1+cu121 torchvision==0.19.1+cu121 torchaudio==2.5.1+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 Looking in indexes: https://download.pytorch.org/whl/cu121 Requirement already satisfied: torch==2.5.1+cu121 in d:\homework\machinelearning\anaconda3\envs\y8work\lib\site-packages (2.5.1+cu121) Collecting torchvision==0.19.1+cu121 Downloading https://download.pytorch.org/whl/cu121/torchvision-0.19.1%2Bcu121-cp310-cp310-win_amd64.whl (5.8 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5.8/5.8 MB 1.7 MB/s eta 0:00:00 Collecting torchaudio==2.5.1+cu121 Downloading https://download.pytorch.org/whl/cu121/torchaudio-2.5.1%2Bcu121-cp310-cp310-win_amd64.whl (4.1 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 4.1/4.1 MB 1.8 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: filelock in d:\homework\machinelearning\anaconda3\envs\y8work\lib\site-packages (from torch==2.5.1+cu121) (3.18.0) Requirement already satisfied: typing-extensions>=4.8.0 in d:\homework\machinelearning\anaconda3\envs\y8work\lib\site-packages (from torch==2.5.1+cu121) (4.12.2) Requirement already satisfied: networkx in d:\homework\machinelearning\anaconda3\envs\y8work\lib\site-packages (from torch==2.5.1+cu121) (3.4.2) Requirement already satisfied: jinja2 in d:\homework\machinelearning\anaconda3\envs\y8work\lib\site-packages (from torch==2.5.1+cu121) (3.1.6) Requirement already satisfied: fsspec in d:\homework\machinelearning\anaconda3\envs\y8work\lib\site-packages (from torch==2.5.1+cu121) (2025.3.0) Requirement already satisfied: sympy==1.13.1 in d:\homework\machinelearning\anaconda3\envs\y8work\lib\site-packages (from torch==2.5.1+cu121) (1.13.1) Requirement already satisfied: numpy in d:\homework\machinelearning\anaconda3\envs\y8work\lib\site-packages (from torchvision==0.19.1+cu121) (2.1.1) INFO: pip is looking at multiple versions of torchvision to determine which version is compatible with other requirements.

pip install torch==2.5.1+cu121 torchvision==0.19.1+cu121 torchaudio==2.5.1+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 但是，我需要验证这三个版本是否在cu121的索引中存在。例如，PyTorch ...

(yolov10) user@master:~/HTC/Object detection/duibishiyan/yolov12$ pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple, https://pypi.ngc.nvidia.com ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.12.0+cu113 (from versions: 1.7.1, 1.8.0, 1.8.1, 1.9.0, 1.9.1, 1.10.0, 1.10.1, 1.10.2, 1.11.0, 1.12.0, 1.12.1, 1.13.0, 1.13.1, 2.0.0, 2.0.1, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2, 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.3.0, 2.3.1, 2.4.0, 2.4.1, 2.5.0, 2.5.1, 2.6.0) ERROR: No matching distribution found for torch==1.12.0+cu113

pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 若仍报错，说明该版本未发布，需调整版本号或CUDA版本[^4]。 3...

(singan) [ljl@master Conditional_Diffusion]$ pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.12.1+cu113 (from versions: 1.4.0, 1.5.0, 1.5.1, 1.6.0, 1.7.0, 1.7.1, 1.8.0, 1.8.1, 1.9.0, 1.9.1, 1.10.0, 1.10.1, 1.10.2, 1.11.0, 1.12.0, 1.12.1, 1.13.0, 1.13.1, 2.0.0, 2.0.1, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2, 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.3.0, 2.3.1, 2.4.0, 2.4.1) ERROR: No matching distribution found for torch==1.12.1+cu113

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 但这样可能会混合镜像源和...

(yolo) C:\Users\Administrator>pip3 install torch==1.8.2 torchvision==0.9.2 torchaudio==0.8.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu111 Looking in indexes: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple, https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu111 WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ProtocolError('Connection aborted.', ConnectionResetError(10054, '远程主机强迫关闭了一个现有的连接。', None, 10054, None))': /whl/lts/1.8/cu111/torch/ WARNING: Retrying (Retry(total=3, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ProtocolError('Connection aborted.', ConnectionResetError(10054, '远程主机强迫关闭了一个现有的连接。', None, 10054, None))': /whl/lts/1.8/cu111/torch/ WARNING: Retrying (Retry(total=2, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ProtocolError('Connection aborted.', ConnectionResetError(10054, '远程主机强迫关闭了一个现有的连接。', None, 10054, None))': /whl/lts/1.8/cu111/torch/ WARNING: Retrying (Retry(total=1, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ProtocolError('Connection aborted.', ConnectionResetError(10054, '远程主机强迫关闭了一个现有的连接。', None, 10054, None))': /whl/lts/1.8/cu111/torch/ WARNING: Retrying (Retry(total=0, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ProtocolError('Connection aborted.', ConnectionResetError(10054, '远程主机强迫关闭了一个现有的连接。', None, 10054, None))': /whl/lts/1.8/cu111/torch/ ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.8.2 (from versions: 1.7.1, 1.8.0, 1.8.1, 1.9.0, 1.9.1, 1.10.0, 1.10.1, 1.10.2, 1.11.0, 1.12.0, 1.12.1, 1.13.0, 1.13.1, 2.0.0, 2.0.1, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2, 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.3.0, 2.3.1, 2.4.0, 2.4.1) ERROR: No matching distribution found for torch==1.8.2

pip install torch==1.8.2 torchvision==0.9.2 torchaudio==0.8.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu111 此命令确保所有组件都来自官方发布的稳定组合，并针对 CUDA 11.1 进行优化[^2]。 ...

是这样安装吗luohaibin@luohaibin-virtual-machine:~$ pip3 install torch torchvision Collecting torch Downloading torch-2.4.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (797.1 MB) |█████████▏ | 228.7 MB 18.6 MB/s eta 0:00:31 Collecting torchvision Downloading torchvision-0.19.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (7.0 MB) |████████████████████████████████| 7.0 MB 6.6 kB/s Requirement already satisfied: numpy in ./.local/lib/python3.8/site-packages (from torchvision) (1.24.4) Requirement already satisfied: pillow!=8.3.*,>=5.3.0 in /usr/lib/python3/dist-packages (from torchvision) (7.0.0) ERROR: THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE. If you have updated the package versions, please update the hashes. Otherwise, examine the package contents carefully; someone may have tampered with them. torch from https://files.pythonhosted.org/packages/a9/71/45aac46b75742e08d2d6f9fc2b612223b5e36115b8b2ed673b23c21b5387/torch-2.4.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl#sha256=c99e1db4bf0c5347107845d715b4aa1097e601bdc36343d758963055e9599d93: Expected sha256 c99e1db4bf0c5347107845d715b4aa1097e601bdc36343d758963055e9599d93 Got 522c1a9cdf8a621d2a12911e58b35519099655e03f2033c52a0e388a0a3bac50 luohaibin@luohaibin-virtual-machine:~$ luohaibin@luohaibin-virtual-machine:~$ luohaibin@luohaibin-virtual-machine:~$ l;.,^C luohaibin@luohaibin-virtual-machine:~$ pip install --upgrade torch==2.4.1 Collecting torch==2.4.1 Downloading torch-2.4.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (797.1 MB) | | 696 kB 7.4 kB/s eta 1 day, 5:43:48^C ERROR: Operation cancelled by user luohaibin@luohaibin-virtual-machine:~$ pip install --upgrade torch==2.4.1 Collecting torch==2.4.1 Downloading torch-2.4.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (797.1 MB) |

pip3 install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --no-cache-dir - -i：指定镜像源地址 - --no-cache-dir：禁用缓存，避免残留损坏文件 #### **步骤2：彻底...

(base) PS C:\Users\31035\PycharmProjects\Generative-ABSA-main> pip install torch==2.1.0+cu118 torchvision==0.16.0+cu118 torchaudio==2.1.0 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==2.1.0+cu118 (from versions: 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.3.0, 2.3.1, 2.4.0, 2.4.1, 2.5.0, 2.5.1, 2.6.0) ERROR: No matching distribution found for torch==2.1.0+cu118

pip install torch==2.1.0+cu118 torchvision==0.16.0+cu118 torchaudio==2.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 4. **验证安装结果...

Channels: - defaults Platform: win-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - \liulanqi\torch-2.4.1+cu124-cp38-cp38-win_amd64.whl Current channels: - defaults - https://repo.anaconda.com/pkgs/main - https://repo.anaconda.com/pkgs/r - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2 To search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page.

好的，我需要帮助用户在Windows 64位平台上通过Anaconda Channels安装特定版本的PyTorch包，具体是torch-2.4.1+cu124-cp38-cp38-win_amd64.whl。用户提到遇到了Conda环境中找不到该包的问题。首先，我得回忆一下...

(Mob) C:\Users\23688>pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 Looking in indexes: https://download.pytorch.org/whl/cu124 Requirement already satisfied: torch in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (2.4.1+cu124) Requirement already satisfied: torchvision in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (0.19.1+cu124) Requirement already satisfied: torchaudio in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (2.4.1+cu124) Requirement already satisfied: filelock in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torch) (3.13.1) Requirement already satisfied: typing-extensions>=4.8.0 in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torch) (4.12.2) Requirement already satisfied: sympy in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torch) (1.13.1) Requirement already satisfied: networkx in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torch) (3.1) Requirement already satisfied: jinja2 in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torch) (3.1.4) Requirement already satisfied: fsspec in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torch) (2024.6.1) Requirement already satisfied: numpy in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torchvision) (1.24.4) Requirement already satisfied: pillow!=8.3.*,>=5.3.0 in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from torchvision) (10.0.0) Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from jinja2->torch) (2.1.5) Requirement already satisfied: mpmath<1.4,>=1.1.0 in e:\anaconda3\envs\mob\lib\site-packages (from sympy->torch) (1.3.0)

pip show torch torchvision torchaudio #### 3. 依赖关系检查 - **直接依赖**：使用pipdeptree生成依赖树（需先安装pip install pipdeptree）： bash pipdeptree --packages torch,torchvision,...

(One-DM) C:\Users\23585>pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 Looking in indexes: https://download.pytorch.org/whl/cu121 Requirement already satisfied: torch in d:\anaconda3\envs\one-dm\lib\site-packages (2.4.1) Requirement already satisfied: torchvision in d:\anaconda3\envs\one-dm\lib\site-packages (0.20.0) Requirement already satisfied: torchaudio in d:\anaconda3\envs\one-dm\lib\site-packages (2.4.1) Requirement already satisfied: filelock in d:\anaconda3\envs\one-dm\lib\site-packages (from torch) (3.13.1) Requirement already satisfied: typing-extensions>=4.8.0 in d:\anaconda3\envs\one-dm\lib\site-packages (from torch) (4.11.0) Requirement already satisfied: sympy in d:\anaconda3\envs\one-dm\lib\site-packages (from torch) (1.11.1) Requirement already satisfied: networkx in d:\anaconda3\envs\one-dm\lib\site-packages (from torch) (3.1) Requirement already satisfied: jinja2 in d:\anaconda3\envs\one-dm\lib\site-packages (from torch) (3.1.4) Requirement already satisfied: fsspec in d:\anaconda3\envs\one-dm\lib\site-packages (from torch) (2025.3.0) Requirement already satisfied: numpy in d:\anaconda3\envs\one-dm\lib\site-packages (from torchvision) (1.24.3) Requirement already satisfied: pillow!=8.3.*,>=5.3.0 in d:\anaconda3\envs\one-dm\lib\site-packages (from torchvision) (10.4.0) Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in d:\anaconda3\envs\one-dm\lib\site-packages (from jinja2->torch) (2.1.3) Requirement already satisfied: mpmath>=0.19 in d:\anaconda3\envs\one-dm\lib\site-packages (from sympy->torch) (1.3.0)

好的，我现在需要帮用户检查已安装的PyTorch、torchvision、torchaudio的版本以及它们的依赖项。首先，我得回想一下常见的Python包版本检查方法。通常，用户可以通过Python交互式环境或者命令行来获取这些信息。 ...

(openmmlab) C:\Users\陈慧琳>pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 Looking in indexes: https://download.pytorch.org/whl/cu118 Collecting torch Downloading https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch-2.4.1%2Bcu118-cp38-cp38-win_amd64.whl (2695.5 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.5/2.7 GB 25.1 MB/s eta 0:00:47 ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File "E:\anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 438, in _error_catcher yield File "E:\anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 561, in read data = self._fp_read(amt) if not fp_closed else b"" File "E:\anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 527, in _fp_read return self._fp.read(amt) if amt is not None else self._fp.read() File "E:\anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\pip\_vendor\cachecontrol\filewrapper.py", line 102, in read self.__buf.write(data) File "E:\anaconda3\envs\openmmlab\lib\tempfile.py", line 489, in func_wrapper return func(*args, **kwargs) OSError: [Errno 28] No space left on device During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "E:\anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\pip\_internal\cli\base_command.py", line 105, in _run_wrapper status = _inner_run() File "E:\anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\pip\_internal\cli\base_command.py", line 96, in _inner_run return self.run(options, args) File "E:\anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\pip\_internal\cli\req_command.py", line 67, in wrapper return func(self, options, args) File "E:\anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\pip\_internal\commands\install.py", line 379, in run requirement_set = resolver.resolve( File "E:\anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\pip\_internal\resolution\resolvelib\resolver.py", line 9

用户用的是pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118，这个URL是正确的，对应CUDA 11.8。不过，PyTorch的版本是否兼容当前的Python版本？比如，用户环境中的...

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CAD数据在ANSA中：完美修复几何数据的策略与方法

# 摘要 CAD数据的准确性和几何完整性对于产品设计和工程分析至关重要。本文首先强调了CAD数据和几何修复的重要性，随后介绍了ANSA软件在处理CAD数据中的角色。通过详细的分析，本文探讨了几何数据的常见问题，以及有效的手动和自动修复技术。文中还提供了几何修复在实际应用中的案例分析，并讨论了行业未来对几何修复技术的需求和新兴技术趋势。文章旨在为CAD数据几何修复提供全面的理论知识、诊断方法和修复策略，并
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编写verilog代码实现以上的规格化功能

<think>我们有一个16位的二进制数，其格式如下：-a15:尾数符号位（1位）-a14-a5:尾数数值位（10位）-a4:指数符号位（1位）-a3-a0:指数数值位（4位）规格化的目标：确保尾数数值位的最高位a14为1（即尾数的绝对值在[0.5,1)范围内）。步骤：1.提取输入信号的各个部分：尾数符号位、尾数数值位、指数符号位、指数数值位。2.将尾数数值位（10位）视为无符号整数M（范围0到1023），我们需要通过左移操作使得M的最高位为1（即M>=512）。同时记录左移的位数（shift_count）。3.调整指数：新的指数=原指数-shift_count（因为尾数左移相当于乘以2^sh
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探索ARM9 2410开发板与wince5.0系统的高级实验

标题中的“周立功ARM (magicarm2410) 高级实验”指明了文档内容涉及周立功品牌下的ARM9 2410开发板的高级使用实验。ARM9 2410是基于ARM920T内核的处理器，广泛应用于嵌入式系统开发。周立功是一家在电子与嵌入式系统领域内具有影响力的公司，提供嵌入式教学和开发解决方案。MagicARM2410是该公司的某型号开发板，可能专为教学和实验设计，携带了特定的实验内容，例如本例中的“eva例程”。 描述提供了额外的背景信息，说明周立功ARM9 2410开发板上预装有Windows CE 5.0操作系统，以及该开发板附带的EVA例程。EVA可能是用于实验教学的示例程序或演示程序。文档中还提到，虽然书店出售的《周立功 ARM9开发实践》书籍中没有包含EVA的源码，但该源码实际上是随开发板提供的。这意味着，EVA例程的源码并不在书籍中公开，而是需要直接从开发板上获取。这对于那些希望深入研究和修改EVA例程的学生和开发者来说十分重要。 标签中的“magicarm2410”和“周立功ARM”是对文档和开发板的分类标识。这些标签有助于在文档管理系统或资料库中对相关文件进行整理和检索。 至于“压缩包子文件的文件名称列表：新建文件夹”，这表明相关文件已经被打包压缩，但具体的文件内容和名称没有在描述中列出。我们仅知道压缩包内至少存在一个“新建文件夹”，这可能意味着用户需要进一步操作来查看或解压出文件夹中的内容。 综合以上信息，知识点主要包括： 1. ARM9 2410开发板：一款基于ARM920T内核的处理器的嵌入式开发板，适用于教学和项目实验。 2. Windows CE 5.0系统：这是微软推出的专为嵌入式应用设计的操作系统，提供了一个可定制、可伸缩的、实时的操作环境。 3. EVA例程：一个嵌入式系统开发的教学或实验示例程序。它可能被设计用于演示特定功能或技术，如显示、控制或通信。 4. 开发实践书籍与源码提供：《周立功 ARM9开发实践》一书可能详细介绍了ARM9 2410开发板的使用方法，但书中的内容不包含EVA例程的源码，源码需要通过其他途径获得。 5. 文件打包压缩：文档可能以压缩包的形式存在，包含了需要的内容，但具体内容未知，需要解压缩之后才能查看。 了解这些知识点后，对于从事嵌入式系统开发的工程师或者学生来说，可以更好地利用周立功 ARM9 2410开发板进行学习和实验，尤其是可以进行更深入的研究和实验设计，通过EVA例程的源码来理解嵌入式系统的运行机制和程序结构。同时，也能够使用Windows CE 5.0系统环境来开发相应的应用程序。
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【ANSA网格生成手册】：创建高效高质量网格的6个技巧

# 摘要 ANSA软件作为一款强大的前处理工具，在工程仿真领域扮演着重要角色。本文首先概述了ANSA软件的基本功能以及网格生成技术的基础知识。接着深入探讨了不同网格类型的选择及其优缺点，同时强调了网格密度与质量控制的重要性。文中详细介绍了高级网格生成技巧，包括自适应网格技术和多重网格以及混合网格技术的应用。此外，本文还提供了网格生成在实际应用中的前处理
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能否简单一点

<think>我们简化问题：统计从列表第一个字典开始，连续多少个字典的money字段为正数。注意：我们只关心从第一个开始的连续正数，一旦遇到非正数（包括0和负数）或者缺失money字段，就停止计数。简单实现思路：1.遍历列表中的每个字典（从第一个开始）2.对于每个字典，检查是否有'money'键，且其值大于0。3.如果满足条件，计数器加1；否则立即停止遍历并返回当前计数。代码实现：</think>### 简化版：统计连续正数 `money` 字段 #### 解决方案代码 ```python def count_positive_money(dict_list): count = 0