我一眼就看出问题出在哪了——你指定的PyTorch系列组件版本里，torchaudio==0.10.0要求的是标准的torch==1.10.0，但torchvision==0.11.0明确依赖带+cpu后缀的torch==1.10.0+cpu，pip会把这两个当成不同的版本，自然就触发冲突了。结合你用的是Python3.8纯CPU环境，给你几个实用的解决办法：

方案一：统一PyTorch系列的CPU版本标识 #

直接修改你的requirements.txt，把torchaudio也改成对应CPU版本，让三个PyTorch组件依赖同一个版本：

torch==1.10.0+cpu
torchaudio==0.10.0+cpu
torchvision==0.11.0+cpu
pyannote-audio==0.0.1
lightning==2.3.3
numpy
scipy
pandas
soundfile
matplotlib

这样所有组件的版本标识完全一致，pip就能顺利解析依赖了。

方案二：放宽PyTorch版本约束，让pip自动匹配 #

如果不是必须卡死1.10.x版本，可以把PyTorch相关的版本号删掉，让pip自动为你的CPU环境挑选兼容的版本组合：

torch
torchaudio
torchvision
pyannote-audio==0.0.1
lightning==2.3.3
numpy
scipy
pandas
soundfile
matplotlib

不过要注意，这样可能会安装比1.10.x更新的版本，要是你的项目必须依赖旧版本特性，这个方案就不太适合。

方案三：手动分步安装，强制兼容 #

要是必须保留指定版本，那就手动控制安装顺序，先搞定torch的CPU版本，再装其他组件：

# 先安装指定的CPU版torch，强制覆盖可能存在的冲突版本
pip install torch==1.10.0+cpu --force-reinstall
# 安装torchaudio和torchvision，跳过依赖检查（因为已经手动装了兼容的torch）
pip install torchaudio==0.10.0 torchvision==0.11.0 --no-deps
# 最后安装剩下的其他依赖
pip install pyannote-audio==0.0.1 lightning==2.3.3 numpy scipy pandas soundfile matplotlib

这个方法需要手动操作，但能严格保留你要的版本，不过后续要留意有没有隐性的兼容问题。

另外提个小提醒：lightning==2.3.3是比较新的版本，它和PyTorch1.10.x可能存在兼容性问题，如果上面的方案都不行，不妨试试把lightning降级到和PyTorch1.10.x兼容的版本（比如lightning==1.5.10这类），毕竟新版本的PyTorch Lightning通常会要求更新的PyTorch版本。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者oran ben david