Could not find a version that satisfies the requirement torchvision==0.11.0+cu111

您可以尝试使用以下命令来安装特定版本的torchvision：

pip install torchvision==0.11.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

这将从PyTorch官方网站下载与CUDA 11.1兼容的torchvision版本并进行安装。请注意，您需要具有与CUDA 11.1匹配的NVIDIA GPU驱动程序和CUDA工具包才能成功安装。

相关问题

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torchvision==0.11.0+cu111

回答: 你遇到的错误是因为没有找到满足要求的torchvision的版本0.11.0 cu111。根据引用和引用中的指令，下载torch时需要指定正确的版本，否则会出现找不到匹配的错误。请确认你输入的命令中的版本号是否正确，并且确保你的网络连接正常，可以访问到下载源。另外，你也可以尝试使用其他版本的torchvision，或者尝试更新pip和setuptools来解决问题。

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torchvision==0.11.0+cu111 (from versions: 0.1.6, 0.1.7, 0.1.8, 0.1.9, 0.2.0, 0.2.1, 0.2.2, 0.2.2.post2, 0.2.2.post3, 0.5.0, 0.5.0+cpu, 0.5.0+cu92, 0.6.0, 0.6.0+cpu, 0.6.0+cu101, 0.6.0+cu92, 0.6.1, 0.6.1+cpu, 0.6.1+cu101, 0.6.1+cu92, 0.7.0, 0.7.0+cpu, 0.7.0+cu101, 0.8.0, 0.8.1, 0.8.1+cpu, 0.8.1+cu101, 0.8.1+cu110, 0.8.2, 0.8.2+cpu, 0.8.2+cu101, 0.8.2+cu110, 0.9.0, 0.9.0+cpu, 0.9.0+cu101, 0.9.0+cu111, 0.9.1, 0.9.1+cpu, 0.9.1+cu101, 0.9.1+cu102, 0.9.1+cu111, 0.10.0, 0.10.0+cpu, 0.10.0+cu102, 0.10.0+cu111, 0.10.1, 0.10.1+cpu, 0.10.1+cu102, 0.10.1+cu111, 0.11.0, 0.11.0+cpu, 0.11.0+cu102, 0.11.0+cu113, 0.11.1, 0.11.1+cpu, 0.11.1+cu102, 0.11.1+cu113, 0.11.2, 0.11.2+cpu, 0.11.2+cu102, 0.11.2+cu113, 0.11.3, 0.11.3+cpu, 0.11.3+cu102, 0.11.3+cu113, 0.12.0, 0.12.0+cpu, 0.12.0+cu113, 0.12.0+cu115, 0.13.0, 0.13.0+cpu, 0.13.0+cu113, 0.13.0+cu116, 0.13.1, 0.13.1+cpu, 0.13.1+cu113, 0.13.1+cu116, 0.14.0, 0.14.0+cpu, 0.14.0+cu116, 0.14.0+cu117, 0.14.1, 0.14.1+cpu, 0.14.1+cu116, 0.14.1+cu117, 0.15.0, 0.15.0+cpu, 0.15.0+cu117, 0.15.0+cu118, 0.15.1, 0.15.1+cpu, 0.15.1+cu117, 0.15.1+cu118, 0.15.2, 0.15.2+cpu, 0.15.2+cu117, 0.15.2+cu118) ERROR: No matching distribution found for torchvision==0.11.0+cu111

这个错误可能是因为你的Python环境没有安装对应版本的torchvision。你可以尝试更新或安装最新版本的pip，然后再次尝试安装torchvision，例如：

pip install --upgrade pip
pip install torchvision==0.9.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

如果你使用的是CPU版本的PyTorch，则不需要指定cu111，而应该使用默认版本。