安装torch1.10.0

### 安装 PyTorch 1.10.0 的具体方法

对于希望安装 PyTorch 1.10.0 版本的情况，有多种方式可以选择，取决于用户的硬件配置和偏好。

#### 使用清华镜像源安装 CPU 版本
针对不需要 GPU 加速的场景，可以通过如下命令快速完成安装：

pip install torch===1.10.0 torchvision===0.11.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [^1]

此命令利用了清华大学开源软件镜像站加速下载过程，适用于仅需CPU支持的应用场合。

#### 配合 CUDA 10.2 安装 GPU 支持版本
当目标设备配备兼容 CUDA 10.2 的 NVIDIA 显卡时，则应采用以下指令来获取带有GPU优化特性的PyTorch发行版：

pip3 install torch==1.10.0+cu102 torchvision==0.11.1+cu102 torchaudio===0.10.0+cu102 \
-f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html [^2]

这条语句指定了确切的包版本号及其对应的CUDA工具集版本，从而确保最佳性能表现。

#### Jetson TX2 设备上的部署方案
考虑到某些特殊平台如NVIDIA Jetson系列开发板的需求，特别是Jetson TX2这类ARM架构处理器，在这种情况下推荐的做法是从官方资源直接下载预编译好的`.whl`文件并执行本地安装操作：

# 假设已切换至Python虚拟环境中运行
pip install ./path_to_downloaded_wheel_file/torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl [^3]

这里需要注意替换实际路径以匹配具体的轮子文件位置。

#### 解决潜在问题的方法
遇到网络连接不稳定或其他因素引起的安装失败情形，建议尝试增加超时参数或更换不同的索引URL作为补充措施：

pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 \
--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 --timeout=600 [^4]

尽管上述例子展示了稍新的版本组合（例如 `torch==1.11.0`），但相同的原则同样适用於指定较低版本的情形。

#### 创建独立 Python 环境进行隔离管理
为了防止不同项目之间的依赖冲突，强烈建议先建立一个新的Conda环境再继续后续步骤：

conda create --name pytorch-gpu python=3.7
conda activate pytorch-gpu

之后即可在此新环境下安全地按照前述指导方针实施PyTorch及相关组件的安装工作[^5]。