torch==2.2.2python=3.9.7对应的torchvision版本

torch==2.2.2 和 python=3.9.7 这两个版本信息表明你在询问的是 PyTorch (张量库) 的某个特定版本及其关联的 torchvision (图像处理库) 版本。然而，官方并没有直接提供每个torch版本对应的确切 torchvision 版本。通常情况下，PyTorch 发布的新版本会与其相关库如 torchvision 同步更新。

对于 PyTorch 2.2.2，它是在 2020 年发布的，而 torchvision 在那个时期的版本也应该是相对应的，比如 torchvision 0.4.1 或者相近的一个稳定版本。不过为了获取确切的 torchvision 版本，你应该查阅当时的官方文档或者去 torchvision 的 GitHub 仓库查看历史记录。

如果你需要安装这样的组合，可以尝试使用 pip 安装命令：

pip install torch==2.2.2 torchvision==x.y.z

其中 x.y.z 需要替换为实际的 torchvision 版本号。在实际操作中，建议使用 Anaconda 环境管理工具，它能更好地跟踪和管理依赖关系。

相关问题

pip install torch==1.0.0 torchvision==0.2.1语句与conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch有什么区别

这两个命令都是用于安装PyTorch和torchvision的，但是它们使用了不同的包管理工具。

`pip`是Python的包管理器，可以用于安装Python包，而`conda`是Anaconda的包管理器，可以用于安装Anaconda环境中的Python包。

具体区别如下：

- `pip install torch==1.0.0 torchvision==0.2.1`：这个命令会在你的系统上安装PyTorch和torchvision，但是它并不会安装CUDA，也不会自动安装与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。你需要手动选择适合你的CUDA版本的PyTorch版本，并通过pip安装。
- `conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch`：这个命令会在你的Anaconda环境中安装PyTorch和torchvision，同时还会自动安装与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。这是因为它使用了`-c pytorch`这个参数，它会从pytorch频道安装合适的PyTorch版本。同时，它也会自动安装CUDA 9.0。

如果你使用的是Anaconda环境，并且想要安装与你的CUDA版本兼容的PyTorch，那么建议使用`conda install`命令。否则，可以使用`pip install`命令手动选择适合你的CUDA版本的PyTorch版本。

Invalid requirement: 'torch===1.4.0 torchvision===0.5.0' (from line 1 of requirements.txt)

"Invalid requirement: 'torch===1.4.0 torchvision===0.5.0'" 这句话是一个错误提示，通常出现在Python项目的requirements.txt文件中。它意味着你正在尝试安装特定版本的PyTorch（torch）和torchvision库，即版本1.4.0和0.5.0，但是这个组合可能是不可用的，或者已经过时不再支持，因为软件包可能会有依赖更新。当你运行`pip install -r requirements.txt`命令时，系统无法找到或者接受这些指定版本。

正确的做法应该是检查官方文档或者项目文档确认当前推荐或兼容的库版本，并相应地更新requirements.txt。如果确实需要特定版本，可以先确认这两个库是否有对应版本的可用包，或者降级到旧版环境。