pip install torch==2.0.0+cu117 torchvision==0.15.2+cu117 torchaudio==2.0.1 --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这个命令是用于安装 PyTorch 2.0.0 和 torchvision 0.15.2 以及 torchaudio 2.0.1 的。其中，index-url 参数指定了使用清华大学的镜像源进行安装加速。如果你需要安装这些版本的 PyTorch 和 torchvision，可以执行这个命令。不过需要注意的是，这些版本已经比较老了，可能会存在一些问题，建议使用更新的版本。

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PyTorch2.0.0版本是存在的，我是通过下面这条指令安装的：pip install torch==2.0.0+cu117 torchvision==0.15.1+cu117 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

非常抱歉，我之前的回答有误。确实存在 PyTorch 2.0.0 版本，我对此深表歉意。

如果你已经成功安装了 PyTorch 2.0.0 + cu117，并且你的 GPU 支持 CUDA 11.7，那么你应该可以使用 optimizer 模块。你可以使用以下代码检查你的 PyTorch 和 CUDA 版本：

import torch

print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)

请注意，PyTorch 2.0.0 版本是比较早期的版本，可能存在不兼容的问题。建议使用较新的版本，如 PyTorch 1.7.0 或 1.8.0 版本。

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

这段代码是使用 pip 命令来安装 PyTorch 1.13.1 版本、Torchvision 0.14.1 版本和 Torchaudio 0.13.1 版本，它们都是 PyTorch 生态系统中的重要组件。其中，"+cu117" 表示这些库是针对 CUDA 11.1 版本进行编译的，如果你的系统上没有安装 CUDA 11.1，可以使用其他版本的 PyTorch 和相关库。

另外，"--extra-index-url" 参数指定了 PyTorch 的镜像源地址，这样可以加速库的下载和安装过程。如果你的网络环境比较特殊，无法访问默认的 PyTorch 镜像源，可以使用这个参数来指定其他可用的镜像源。

需要注意的是，这段代码中的版本号和镜像源地址可能已经过时了，建议到 PyTorch 官方网站查看最新的版本和镜像源地址。