conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=11.2 -c pytorch -c conda-forge

这不是一个问题，而是一个命令行指令，它用于在 Anaconda 环境下安装 PyTorch 1.9.0、torchvision 0.10.0 和 torchaudio 0.9.0，同时也会安装 CUDA 11.2。其中 "-c pytorch -c conda-forge" 表示使用 PyTorch 和 conda-forge 这两个源来下载安装包。

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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。