在tensorflow的环境下可以用朋友torch吗？

在TensorFlow的环境下不能直接使用PyTorch。因为TensorFlow和PyTorch都是不同的深度学习框架，它们的底层实现和API都不同。如果你想使用PyTorch的功能，你需要在你的环境中安装PyTorch并使用PyTorch API编写代码。同样，如果你想使用TensorFlow的功能，你需要在你的环境中安装TensorFlow并使用TensorFlow API编写代码。

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tensorflow环境中下载torch

很抱歉，您似乎有些误解。TensorFlow和PyTorch是两个不同的框架，它们都有各自独立的环境。因此，在TensorFlow环境中是无法直接下载和使用PyTorch的。

如果您需要使用PyTorch，您需要安装PyTorch所需的环境和依赖项，包括Python环境和CUDA（如果您需要使用GPU加速）。您可以通过以下命令在命令行中安装PyTorch：

pip install torch torchvision

请确保您已经安装了正确版本的Python和CUDA，以便PyTorch能够正常运行。

可以不用torch用TensorFlow吗

当然可以。TensorFlow和PyTorch都是深度学习领域常用的开源库，虽然它们都有张量（tensor）的概念，但在设计哲学和API风格上有区别。如果你想在没有torch的情况下使用张量，TensorFlow会是一个很好的选择。

在TensorFlow中，你可以创建`tf.Tensor`对象来进行数值计算。例如：

import tensorflow as tf

# 创建一个Tensor
x = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0])

# 对Tensor进行操作，比如加法
y = x + 1

# 使用Session来运行计算
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(y)
    print(result)

TensorFlow的特点在于其静态图模式和强大的分布式计算能力，适合于构建大型复杂的机器学习系统。不过，它的API相对于动态图库如PyTorch来说可能会稍显复杂一些。

至于数据并行计算，TensorFlow提供的是tf.data API和Eager Execution（从TensorFlow 2.x开始），可以帮助处理大规模数据。