Collecting gradio==3.28.1 (from -r requirements.txt (line 1)) Could not fetch URL https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/gradio/: There was a problem confirming the ssl certificate: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:748) - skipping

这个错误提示显示在安装 `gradio` 依赖包时出现了问题。错误信息中提到了 SSL 证书验证失败的问题，这可能是因为你的网络环境导致的。

你可以尝试以下解决方法：

1. 检查你的网络连接是否正常，是否可以访问 `https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/gradio/`。

2. 尝试使用以下命令安装 `gradio`：`pip install gradio --trusted-host pypi.python.org --trusted-host files.pythonhosted.org --trusted-host pypi.org`。

3. 如果你使用的是 Anaconda 环境，可以尝试使用以下命令安装：`conda install -c conda-forge gradio`。

4. 如果以上方法都无法解决问题，可以尝试使用其他 PyPI 镜像源或者直接下载 `gradio` 的源代码进行安装。

希望这些方法能够帮助你解决问题。

相关问题

Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Collecting pywt

这个信息表明你正在使用 `pip` 工具从 PyPI 仓库中安装 PyWavelets 模块，当前正在检查清华大学的镜像站点。如果你看到了类似这样的输出：

Collecting pywt
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/1f/87/.../PyWavelets-1.1.1-cp39-cp39-win_amd64.whl (4.3MB)
     |████████████████████████████████| 4.3MB 7.1MB/s 
Installing collected packages: pywt
Successfully installed pywt-1.1.1

那么就说明 PyWavelets 模块已经成功安装了。你可以在 Python 代码中导入 `pywt` 模块，然后开始使用其中提供的函数和类。例如：

import pywt

# 使用 PyWavelets 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet='db1', level=5)

如果你在使用 PyWavelets 模块时遇到了问题，请在问题描述中提供更多的代码和错误信息，以便我更好地帮助你解决问题。

请解释以下命令行的内容：(pytorch) C:\Users\86188>conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 cpuonly Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - cpuonly - torchvision==0.14.1 - torchaudio==0.13.1 - pytorch==1.13.1 Current channels: - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/win-64 - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/noarch - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/win-64 - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/noarch - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64 - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch To search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page.

这个命令行是在 Windows 系统上使用 Conda 安 PyTorch、Torch 和 TorchAudio 的特版本。具体来说，命令行的 `(pytorch)` 表示当前的是名为 "py" 的 Conda 环境。 `C:\\86188>` 是当前工作目录。

然后，`conda install` 是 Con 包管理器的命令，用于安装指定的件包。在这个命令，我们尝试安装 PyTorch 版本 1.13.1、TorchVision 版本 0.14.1 和 TorchAudio 版本 0.13.1，同时还指定了 `cpuonly` 参数，表示只安装 CPU 版本。

接下来，命令行开始执行，首先会收集软件包的元数据（package metadata），然后尝试解决环境依赖关系。但是，由于当前渠道（channels）中没有找到所需的软件包，因此解决环境失败。然后，命令行重试使用灵活的解决方案（flexible solve），但结果仍然是找不到所需软件包。

最后，命令行列出了当前可用的渠道（channels），并提供了一个网址 `https://anaconda.org`，可以在该网站上搜索可能提供所需软件包的备选渠道。