conda install pytorch==1.1.0 -c pytorch Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - pytorch==1.1.0

时间: 2024-03-11 09:51:00 浏览: 317
WHL

pytorch 1.1.0 for python3.7 官方windows64位版本

如果在 PyTorch 官方的 conda 渠道中没有找到 PyTorch 1.1.0，您可以尝试从 Anaconda 渠道安装，方法如下： ``` conda install pytorch=1.1.0 torchvision=0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c anaconda ``` 这将安装 PyTorch 1.1.0、torchvision 0.3.0 和 CUDA 9.0。 如果您没有使用 CUDA，可以省略 `cudatoolkit=9.0` 部分。 希望这可以帮助您解决问题。
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Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:

Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels. 这个错误通常是由于conda无法找到所需的包。要解决这个问题，您可以尝试以下解决方案： 1....

Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - python==3.8

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ModuleNotFoundError: No module named 'torch' PS G:\NJFU\YOLO\yolov5-corrosion> conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - cpuonly - pytorch==1.8.0 - torchvision==0.9.0 - torchaudio==0.8.0

The error message suggests that the packages you are trying to install are not available from the current channels. To resolve this issue, you can try the following steps: 1. Create a new conda ...

conda install pytorch==1.1.0 Solving environment: failed

conda install pytorch==1.1.0 -c pytorch 这将安装 PyTorch 1.1.0 和其依赖库。 5. 测试 PyTorch 是否安装成功： python -c "import torch; print(torch.__version__)" 如果输出为 "1.1.0...

Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - pytorch==1.13.1 - cpuonly - torchvision==0.14.1 - torchaudio==0.13.1 Current channels: 什么意思

"Current channels" 是指当前可用的软件包渠道。在这种情况下，你遇到了一个错误，提示指定的软件包（pytorch、cpuonly、torchvision、torchaudio）在当前的软件包渠道中无法找到。这意味着你需要检查你的软件包管理...

C:\Users\Administrator>conda uninstall pytorch Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are missing from the target environment: - pytorch

这个问题是关于 Python 程序包的，我可以回答。这个错误提示说明在当前环境中没有找到名为 ...您可以尝试使用 conda install pytorch 命令来安装 pytorch 包。如果您已经安装了 pytorch 包，可以尝试更新到最新版本。

Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are missing from the target environment: - pytorch

4. 尝试重新安装PyTorch包，使用相应的命令，例如使用conda可以运行conda install pytorch，使用pip则运行pip install torch。 5. 如果是在创建新环境时遇到此问题，可以确保环境创建命令中包含了PyTorch。例如...

conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 -c pytorch 和conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch有什么区别

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使用了conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia命令 显示：Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: 的进度条一直在转，最后提示：failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.

conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia # 安装pytorch 其中，<env_name> 是你想要创建的新环境的名称，<python_version> 是你想要...

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.

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conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

这是一个基于conda环境下安装PyTorch及其相关库的命令。...-c pytorch -c nvidia表示使用pytorch和nvidia的conda源进行安装。如果你想安装不同版本的PyTorch或者使用不同的CUDA版本，可以根据需要修改这个命令。
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