pip install torch==2.0.1+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html执行该指令时显示没有匹配的版本号，为我找一个能匹配这个版本号的cuda的网址

很抱歉，您提供的版本号 `2.0.1+cu117` 是错误的，因为 Torch 从未发布过这个版本。但是，如果您需要安装 Torch 1.7.1 版本，可以使用以下命令：

pip install torch==1.7.1+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html

其中 `cu110` 表示 CUDA 11.0 版本，如果您需要安装其他版本的 CUDA，请在 URL 中更改相应的版本号。

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pip install torch==2.0.0+cu117 torchvision==0.15.2+cu117 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

这个命令是用来安装 PyTorch、PyTorch 的 Vision 组件 torchvision，以及 Torchaudio 组件的。其中，torch 和 torchvision 的版本是 2.0.0 和 0.15.2，对应的 CUDA 版本是 11.1，因为后面的 "+cu117" 表示的是 CUDA 版本。而 torchaudio 的版本是 2.0.1，不需要指定 CUDA 版本，因为它并不依赖 CUDA。此外，这个命令还指定了 PyTorch 的下载源，使用的是 https://download.pytorch.org/whl/cu117。

PyTorch2.0.0版本是存在的，我是通过下面这条指令安装的：pip install torch==2.0.0+cu117 torchvision==0.15.1+cu117 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

非常抱歉，我之前的回答有误。确实存在 PyTorch 2.0.0 版本，我对此深表歉意。

如果你已经成功安装了 PyTorch 2.0.0 + cu117，并且你的 GPU 支持 CUDA 11.7，那么你应该可以使用 optimizer 模块。你可以使用以下代码检查你的 PyTorch 和 CUDA 版本：

import torch

print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)

请注意，PyTorch 2.0.0 版本是比较早期的版本，可能存在不兼容的问题。建议使用较新的版本，如 PyTorch 1.7.0 或 1.8.0 版本。