(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 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这个错误是因为你在使用 `conda install` 命令时，参数的顺序不正确。正确的命令应该是：

conda install -c pytorch -c nvidia pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version>

其中 `<your_cuda_version>` 是你安装的 CUDA 版本号，比如 `11.1` 或 `11.2`。这个命令会安装 PyTorch 和相关的依赖库，并且会自动匹配你的 CUDA 版本。如果你想安装 GPU 版本的 PyTorch，需要确保你已经正确安装了 NVIDIA 的驱动程序和 CUDA 工具包。

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conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch变成pip命令

这个操作可以使用以下的pip命令来实现：

pip install torch==1.1.0 torchvision==0.3.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu100/stable

需要注意的是，这个命令中的`cu100`对应的是CUDA的版本号，如果你使用的是其他版本的CUDA，请修改相应的版本号。

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。