安装pytorch的gpu清华镜像源

安装PyTorch时，如果想要使用GPU加速并且选择清华大学的镜像源，可以按照以下步骤操作：

1. **安装前准备**：
首先确保你的系统已经安装了Python和pip。如果你还没有安装，可以访问Python官网下载并安装最新版本的Python。

2. **配置环境变量**：
打开终端或命令提示符，并添加Anaconda或Miniconda的bin目录到PATH环境变量中。这对于管理和使用包管理器pip以及conda非常方便。

3. **安装PyTorch**：
使用清华源的pip，可以这样安装：

   conda create -n torch-env torch torchvision -c torch -c pytorch -c mingw-w64 -c anaconda -c nvidia

或者

   pip install torch torchvision --index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple/

`-c`选项指定了特定的渠道仓库，`mingw-w64`和`anaconda`用于Windows用户，`nvidia`则是在有NVIDIA GPU的情况下启用CUDA支持。

4. **激活虚拟环境**：
如果你在创建了新的虚拟环境(`conda create`)，需要激活它：

   conda activate torch-env

5. **检查安装**：
检查安装是否成功：

   python -m torch.cuda.is_available()

注意：请确保你的系统满足PyTorch GPU版本的硬件要求，并且已经安装了相应的CUDA和cuDNN库。如果不是首次安装，可能需要手动下载对应版本的CUDA和cuDNN然后指定安装路径。