安装pytorch：
出现以下字样即为成功
前提：
假设你已经安装了Python 3.9版本，并且已经正确设置了Python的环境变量。如果你的系统中有多个Python版本，请使用对应的pip命令（例如pip3）来进行安装。
另外，确保该.whl文件是适用于你的系统架构（aarch64）和Python版本的。如果不确定，建议从官方渠道获取正确的torch安装文件。
法一：通过官网安装
1.进入pytorch官方网站获取安装指令
https://pytorch.org/
在官网主页根据你的系统和CUDA，python版本，选择conda安装方式。我的是
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7其中11.7为cuda版本，如何查看cuda版本可看法二。
2.若失败：出现如下图
错误：Collecting package metadata (current_repodata.json): failed
解释：当你在使用conda命令时，如果遇到"Collecting package metadata (current_repodata.json): failed"错误提示，这可能是由于conda无法连接到其默认的元数据源导致的。
你可以尝试以下几种解决方法：
更新conda：运行以下命令来更新conda，并尝试再次安装软件包。
conda update conda更换镜像源：可以尝试更换为其他镜像源来解决元数据获取问题。你可以选择使用清华大学提供的conda镜像源，使用以下命令进行设置：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes然后再次运行安装命令。
检查网络连接：确保你的网络连接正常，并且没有任何防火墙或代理服务器阻止conda访问元数据源。
法二：通过pip安装
如何安装与cuda适配的torch？
1.在conda环境下，用nvidia-smi查看cuda版本
我的cuda版本是11.7
2.在这个官网查找torch版本：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
使用命令安装，我的是
# CUDA 11.0pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
3.若失败：出现如下图
解决方法：换源，同法一。
法三：通过软件安装包安装
1.在官网下载好软件安装包到本地
下载好安装包： 在 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 下载对应的版本
cpu为cpu版本的，cu为cuda版本（gpu)cp为python的版本cp39m为python==3.9注意区分win 和 linux2.FileZilla客户端上传数据到服务器
1.在本地窗格选择要上传的项目
2.上传项目，选中项目右击，点击上传
3. 上传成功
3.安装
要在Linux系统上安装位于/home/lihao/torch目录下的torch-1.7.1-cp39-cp39-linux_aarch64.whl文件，可以使用以下命令：
pip install /home/lihao/torch/torch-1.7.1-cp39-cp39-linux_aarch64.whl请确保你已经提供了正确的文件路径。该命令假设你已经安装了Python 3.9版本，并且已经正确设置了Python的环境变量。如果你的系统中有多个Python版本，请使用对应的pip命令（例如pip3）来进行安装。
另外，确保该.whl文件是适用于你的系统架构（aarch64）和Python版本的。如果不确定，建议从官方渠道获取正确的torch安装文件。
4.若出错：如下图
错误：ERROR: torch-1.7.1-cp39-cp39-linux_aarch64.whl is not a supported wheel on this platform.
解释：这意味着该whl文件不适用于你的系统架构（aarch64）或Python版本。
解决办法：
在这种情况下，你可能需要从其他来源获取适用于你的系统和Python版本的torch安装文件。你可以尝试以下方法：
使用其他适用于你的系统和Python版本的torch安装文件。例如，从官方torch网站或适用于你的Linux发行版的软件源中获取正确的安装文件。
如果你的系统是基于ARM架构的，可以尝试使用conda来安装torch。首先，确保你已经安装了conda。然后，创建一个新的conda环境，并尝试在该环境中安装torch。例如：
conda create -n myenv python=3.9conda activate myenvconda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cpuonly -c pytorch这将创建一个名为"myenv"的conda环境，并在该环境中安装适用于ARM架构的torch。
请注意，确保你选择了适合你的系统和Python版本的正确安装文件，并按照官方文档或相关资源中提供的指南进行安装。
法五：更改账号下Login.sh
1.找出Login.sh所在路径
2.在服务器中./Login.sh 输入后，输入他人的账号密码，然后按上述法一或法二的方法下载
注：若上述方法都不行，试试翻墙再尝试一下
测试：
在环境下输入python然后测试，即在conda环境下输入python
输入：
import torchimport torchvisiontorch.__version__torchvision.__version__torch.cuda.is_available()若出现下图，则安装成功！
卸载torch和torchvision：
pip uninstall torchpip uninstall torchvision参考文章：Linux服务器安装anaconda并安装pytorch_linux anaconda安装pytorch_蓝雨飞扬7的博客-CSDN博客
FileZilla客户端的安装配置教程以及使用教程（超级详细）_filezilla使用教程_SoloVersion的博客-CSDN博客
深度学习环境配置——（Cuda11）windows下的torch==1.7.1环境配置_请让我按时毕业的博客-CSDN博客