pip3 install torch torchvision torchaudio安装速度慢cpu

`pip3 install torch torchvision torchaudio` 这一组命令是用来安装 PyTorch 的相关库，包括核心框架、图像处理库 torchvision 和音频处理库 torchaudio。如果这个安装过程显得特别慢，特别是在 CPU 上，原因可能有以下几个：

1. **依赖下载**：网络连接速度或镜像源的地理位置可能会导致下载速度变慢。尝试更换国内的镜像源，如阿里云、清华大学等。

2. **硬件限制**：CPU 的计算能力有限，特别是对于大规模的深度学习库来说，如果没有足够的并行计算单元（如GPU），安装过程会更耗时。

3. **系统资源**：如果你的电脑上其他程序正在占用大量资源，也可能影响pip的安装速度。关闭一些不必要的后台进程可以提高安装效率。

4. **缓存问题**：如果之前已经部分安装过，但pip没有正确清理旧的缓存，可以尝试先删除pip的缓存目录（通常位于~/.cache/pip）然后再重新安装。

5. **环境变量**：确认Python路径和环境变量设置正确，尤其是在Windows系统中，由于权限和文件路径长度限制，有时会导致安装缓慢。

相关问题

集显电脑在anaconda prompt下载pytorch输入命令 pip install torch torchvision torchaudio时出现警告 pip install torch torchvision torchaudio

在集显电脑上通过Anaconda Prompt安装PyTorch、torchvision和torchaudio时，常见警告通常是由于你的系统没有安装或配置CUDA及其对应的cuDNN（CUDA Deep Neural Network Library），因为这些库是为了利用GPU加速计算而设计的。

当运行`pip install torch torchvision torchaudio`时，如果没有找到合适的GPU驱动或cuDNN，会看到类似于下面的警告：

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for torch

或者是：

WARNING: You have requested package 'torch', but the only available version is 1.7.0 which requires CUDA/cuDNN, but none of those could be found.

解决方案：

1. **检查硬件支持**：确保你的电脑有集成显卡，且它支持CUDA。
2. **安装CUDA**：如果你的显卡支持CUDA，访问NVIDIA官网下载并安装最新版的CUDA。
3. **安装cuDNN**：在安装了CUDA之后，下载cuDNN对应版本并将其添加到系统的PATH中。
4. **安装CPU版本**：如果不适合使用GPU，可以尝试安装只依赖CPU的torch发行版，使用命令`pip install torch torchvision torchaudio cpuonly=True`。

为什么在conda里安装不了torch 输入conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ，torch也在pip list中显示

在Conda中遇到无法安装`pytorch`, `torchvision`, `torchaudio`等问题，特别是当这些库已经在系统的全局`pip`列表中存在时，可能有以下几个原因：

1. **版本冲突**：Conda和pip各自管理独立的包环境。如果已经通过pip全局安装了torch及其相关包，尝试在同一环境中使用conda安装可能会导致版本不一致的问题。

2. **环境隔离**：Conda默认创建的是独立的环境，这意味着在一个环境中安装的包不会影响其他环境。如果你想在特定环境中使用这些库，你需要先激活那个环境，然后再使用`conda install`命令。

3. **权限限制**：有些系统可能需要管理员权限才能更改全局安装的包，所以即便在conda中看到全局的torch，仍可能由于权限问题无法安装。

4. **源问题**：有时候，`-c pytorch`指定的特定频道可能不提供该版本的PyTorch，或者网络连接问题导致下载失败。

5. **已存在的环境**：确认是否有其他名为`pytorch`或类似名字的conda环境，它可能已经有了对应的包。

建议先卸载全局pip中的torch，然后在conda环境中明确指定从官方或信任的渠道安装，例如：

conda create -n myenv torch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

之后再激活新环境并检查是否成功安装：

conda activate myenv