不适用anconda安装pytorch

### 回答1：
虽然使用Anaconda安装PyTorch是一个常见的方法，但是您也可以使用其他方式安装PyTorch。以下是使用pip命令安装PyTorch的步骤：

1. 确保已经安装了Python版本3.6或更高版本。
2. 打开终端或命令提示符。
3. 输入以下命令：`pip3 install torch torchvision`

这将下载并安装最新版本的PyTorch和torchvision。请注意，如果您使用的是Windows操作系统，请使用`pip`命令而不是`pip3`命令。

如果您想安装特定版本的PyTorch，可以使用以下命令：`pip3 install torch==<version> torchvision==<version>`，其中`<version>`是您想要安装的PyTorch版本号。

### 回答2：
不适用Anaconda安装PyTorch主要有以下几个原因。

首先，使用Anaconda安装PyTorch会相对麻烦。虽然Anaconda是一个非常强大的Python发行版本管理工具，能够帮助我们高效地组织和管理不同版本的Python环境和库，但是对于一些特定的库，例如PyTorch，Anaconda的包管理器可能无法提供最新版本的库，可能需要手动安装或通过其他方式获取最新版本。

其次，使用Anaconda安装PyTorch可能导致依赖冲突。由于Anaconda的包管理器是基于Conda的，而PyTorch是使用pip进行安装的，两者有可能会产生依赖冲突。特别是对于一些涉及底层库和依赖的深度学习库，依赖冲突可能会导致运行时的错误和不稳定性。

此外，使用Anaconda安装PyTorch可能会占用较多的存储空间。Anaconda会安装一些与PyTorch无关的库和环境，导致安装过程中占用较多的存储空间。而对于需要在资源受限的环境中使用PyTorch的用户来说，这可能不是一个理想的选择。

最后，使用Anaconda安装PyTorch可能会需要用户具备一定的技术能力。由于安装过程可能会面临各种问题，例如安装错误、依赖问题等，需要用户具备一定的技术知识和调试能力才能解决这些问题。

综上所述，虽然Anaconda是一种非常便捷的Python环境管理工具，但对于安装PyTorch这样的特定库来说，可能不是最优选择。用户可以考虑使用其他适合的工具来安装PyTorch，例如使用pip直接安装或使用官方提供的安装脚本等。

### 回答3：
不适用anconda安装pytorch主要有以下几个原因：

首先，使用anconda安装pytorch会占用大量的存储空间。由于anconda会安装许多其他的包和库，导致整个环境变得庞大而臃肿，占用大量的磁盘空间。对于存储空间有限的用户来说，这可能是一个问题。

其次，使用anconda安装pytorch可能会带来版本冲突的问题。anconda会自动安装许多其他的包和库，这些包和库可能与pytorch的版本存在冲突。这可能导致一些功能无法正常运行，或者出现运行时错误。在这种情况下，用户需要手动解决版本冲突，或者重新安装整个anconda环境，这可能是一个繁琐的过程。

另外，使用anconda安装pytorch可能会导致环境配置的复杂性增加。anconda提供了一种轻松管理多个python环境的方式，但是它也会引入一些额外的配置和管理工作。对于不熟悉anconda的用户来说，这可能会增加学习和使用的难度。

最后，使用anconda安装pytorch可能会导致性能方面的问题。anconda提供的包和库可能并不是最新版本，可能缺乏一些最新的优化和功能。而使用官方的pip包管理工具可以确保安装最新版本的pytorch，并能够及时更新获取最新的功能和优化。

综上所述，不适用anconda安装pytorch可能是为了避免占用大量存储空间、避免版本冲突、降低环境配置复杂性和获得更好的性能等原因。