主要是安装版本与配置声明中所需在库。 matplotlib>=3.2.2 numpy>=1.18.5 opencv-python>=4.1.2 Pillow PyYAML>=5.3.1 scipy>=1.4.1 torch>=1.7.0 torchvision>=0.8.1 tqdm>=4.41.0 tensorboard>=2.4.1 seaborn>=0.11.0 pandas pycocotools>=2.0 # COCO mAP albumentations>=1.0.2

这段话主要是在说明安装所需的库以及配置声明中的版本要求。其中需要安装的库有: matplotlib、numpy、opencv-python、Pillow、PyYAML、scipy、torch、torchvision、tqdm、tensorboard、seaborn、pandas以及pycocotools。同时，这些库的版本也需要满足一定的要求。

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如何安装版本与配置声明中所需在库： matplotlib>=3.2.2 numpy>=1.18.5 opencv-python>=4.1.2 Pillow PyYAML>=5.3.1 scipy>=1.4.1 torch>=1.7.0 torchvision>=0.8.1 tqdm>=4.41.0 tensorboard>=2.4.1 seaborn>=0.11.0 pandas pycocotools>=2.0 # COCO mAP albumentations>=1.0.2

要安装版本与配置声明中所需的库，你可以使用 Python 包管理器 pip。在终端或命令行中输入以下命令：

pip install matplotlib==3.2.2 numpy==1.18.5 opencv-python==4.1.2 Pillow PyYAML==5.3.1 scipy==1.4.1 torch==1.7.0 torchvision==0.8.1 tqdm==4.41.0 tensorboard==2.4.1 seaborn==0.11.0 pandas pycocotools==2.0

这将会下载并安装这些库的指定版本，注意有些库没有指定版本号，这些库会被自动安装到最新版本。

4# Base 5 gitpython 6 ipython # interactive notebook 7 matplotlib>=3.2.2 8 numpy>=1.18.5 9 opencv-python>=4.1.110 Pillow>=7.1.2 11 psutil # system resources12 PyYAML>=5.3.113 requests>=2.23.014 scipy>=1.4.1 15 thop>=0.1.1 # FLOPs computation16 tqdm>=4.64.0 17 18# Logging----19 tensorboard>=2.4.1 2021# Plotting -----22 pandas>=1.1.423 seaborn>=0.11.024 25 # StrongSORT 26 easydict2728 # torchreid29 gdown 3031 # ByteTrack32 lap3334# OCSORT35 filterpy 这是requirements.txt中的内容，他会自动下载torch，分析原因

根据你提供的`requirements.txt`文件，没有看到明确的torch版本号，因此默认会从PyTorch官方源下载最新版本的torch。这是因为在该文件中没有指定torch的版本，所以pip会尝试下载最新版本的torch。

如果你不想下载最新版本的torch，可以在`requirements.txt`文件中指定torch的版本号。例如，如果你想下载PyTorch 1.8.1版本，可以在文件中添加以下行：

torch==1.8.1

这将指定下载PyTorch 1.8.1版本，而不是最新版本。然后你可以运行`pip install -r requirements.txt`来安装其他依赖项和指定的torch版本。