(torch) C:\Users\Administrator>conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple usage: conda-script.py [-h] [-V] command ... conda-script.py: error: unrecognized arguments: -i

这个错误是因为 `-i` 参数不是 `conda install` 命令的有效参数。可以尝试去掉 `-i` 参数，使用以下命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

如果你需要使用清华镜像源，可以在执行命令前设置清华镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

然后再执行安装命令。

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conda create -n prompt python=3.7 conda activate prompt pip install -q tensorflow # specifying tfds versions is important to reproduce our results pip install tfds-nightly==4.4.0.dev202201080107 pip install opencv-python pip install tensorflow-addons pip install mock conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch python -m pip install detectron2 -f \ https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu110/torch1.7/index.html pip install opencv-python conda install tqdm pandas matplotlib seaborn scikit-learn scipy simplejson termcolor conda install -c iopath iopath # for transformers pip install timm==0.4.12 pip install ml-collections # Optional: for slurm jobs pip install submitit -U pip install slurm_gpustat

这段代码是用来创建一个名为 "prompt" 的 Conda 环境，并安装一些常用的 Python 库和机器学习框架，例如 TensorFlow、PyTorch、Detectron2、Transformers 等。其中，指定了 TensorFlow Datasets 的版本号为 4.4.0.dev202201080107，这是为了能够复现作者的实验结果。另外，还安装了一些用于辅助开发的库，如 opencv-python、tqdm、pandas、matplotlib、seaborn、scikit-learn、scipy、simplejson、termcolor 等。如果要在 Slurm 集群上运行分布式训练任务，可以安装 submitit 和 slurm_gpustat。

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。