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步骤一：Python设置镜像地址

通过修改pip的配置文件来设置默认的下载源。例如，要设置清华源为默认源，可以使用以下命令：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如图下图所示。

在Python环境里，安装相关库（比如用清华源，安装OpenCV库）

pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

步骤二：安装torch

1. 进入torch官网：https://pytorch.org/

2. 选择对应的环境版本，然后复制Run this Command这行代码，把这行代码粘贴到python虚拟环境终端运行即可。如下图所示。
   

步骤三：检查torch是否安装成功

要检查 torch 是否安装成功，可以通过以下几种方式进行验证：

方法 1: 在 Python 解释器中导入 torch

1. 打开终端或命令提示符。
2. 输入 python 或 python3 启动 Python 解释器。
3. 在 Python 解释器中输入以下命令：

   import torch
   print(torch.__version__)
   

   如果 torch 安装成功，将会输出 torch 的版本号，例如 2.0.1。

方法 2: 检查 CUDA 是否可用（如果安装了 CUDA 版本的 torch）

在 Python 解释器中输入以下命令：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果输出为 True，则表示 torch 已成功安装并且支持 CUDA。

方法 3: 检查 torch 的安装路径

在 Python 解释器中输入以下命令：

import torch
print(torch.__file__)

这将输出 torch 模块的安装路径，确认 torch 是否已正确安装。

方法 4: 使用命令行检查安装

在终端或命令提示符中输入以下命令：

pip show torch

这将显示 torch 的安装信息，包括版本号、安装路径等。

方法 5: 运行简单的 torch 代码

在 Python 解释器中运行以下代码：

import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
print(x)

如果输出类似 tensor([1., 2., 3.])，则说明 torch 安装成功并且可以正常使用。

总结

如果上述方法都能正常执行并输出预期结果，说明 torch 已成功安装。如果遇到任何错误，可能需要重新安装 torch 或检查环境配置。