这个问题困扰了我很多次，
我是一名经验丰富的 C++ 开发人员，可以用计算机创造奇迹，但安装 python 保护对我来说就像火箭大脑手术一样。
我将阅读一些看起来很酷的存储库，如下所示： https://github.com/mameli/Artifact_Removal_GAN/
然后点击这条看起来简单的线： conda env create --文件环境.yml
不幸的是！这条线实际上不起作用（至少不适用于 conda.io 的 conda 安装程序），
大概只给出了一个未版本控制的命令，该命令在 python“开发人员”中很常见，“曾经工作过”？ （我看到 python 内部制作了令人惊奇的东西，但从 DevOps 角度来看，这似乎超出了无能的范围）
安装大约需要 10 分钟，需要 5GB 空间，然后出现“错误：找不到满足需求 torch==1.7.1 的版本（来自版本：2.0.0、2.0.1、2.1.0、2.1.1） , 2.1.2, 2.2.0)"
我再试一次，但它立即失败，直到我删除整个目录并浪费另外 10 分钟和 5GB。
作为来自 C/嵌入式环境的人，在别人的计算机上安装某些东西的想法本身就让我感到不安，而且充其量是不礼貌的，所以使用像这样的 python 项目对我来说就像在油中沸腾时舔电池并听着贾斯汀·比伯。
我真的希望这里有一些理智或逻辑，似乎大多数Python项目都会立即降级为垃圾，因为它们依赖于模糊的、不断变化的第3方安装程序的细节（直接的devops耻辱）
我真的很想尝试这些旧的库，但如果 python 项目不能先尝试，我似乎从来没有发现有人知道如何让它们工作。
我该如何解决这个问题？这是项目开发者的错误吗？为什么简单的 python 安装指令经常失败？如果不在这里，我应该在哪里问这些问题？
考虑到这些库疯狂的安装要求和高脆弱性，人们怎么能依赖这些库呢？ 将 python 脚本（以及所有依赖项）打包到单个文件/exe 中是否可靠？
谢谢您，
（尝试过安装命令，没有用，这不是第一次使用 python/pip/conda 脚本）
这听起来像是 Python 版本问题 - 有时，Python 项目具有只能与确切的 Python 版本（令人烦恼的是他们没有指定）一起正常工作的依赖项。
当我遇到这个问题时，我通常只是尝试几个Python版本，看看其中一个是否有效（最常见的是
3.83.10