如何使用清华源加速下载pytorch

要使用清华大学的源加速PyTorch的下载，通常可以采用国内镜像仓库的方式来提高下载速度。以下是步骤：

1. **安装pip镜像源**:
首先，你需要安装中国的pip源，如阿里云或清华大学的`mirrorslist`库，可以参考以下命令安装：

   pip install --upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple/pip/

2. **设置pip源**:
然后，在系统级别的pip配置文件（通常是`~/.pip/pip.conf` 或 `pip.ini`）中添加清华大学的源地址，例如：

   [global]
   index-url = http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple/

如果你使用的是Python 3.7及以上版本，可以在环境变量`PIP_EXTRA_INDEX_URL`中设置额外的源。

3. **更新pip并安装PyTorch**:
现在你可以更新pip到最新版本，并使用这个新的源下载PyTorch了：

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

4. **验证安装**:
安装完成后，检查是否从清华大学下载，可以使用`pip show torch`查看包信息。

相关问题

使用清华源conda下载pytorch

在Python中，如果你想通过清华大学的镜像站Conda来下载PyTorch，你需要先安装Anaconda或者Miniconda，因为Conda是一个包管理工具。以下是简单的步骤：

1. **安装Miniconda** (如果还没有): 可以从官方下载页面下载适用于你的操作系统的Miniconda，如`Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh` 或 `Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe`。

2. **配置环境变量**: 下载完成后，按照提示运行安装脚本，并添加Anaconda到系统路径。

3. **激活虚拟环境**: 打开终端或命令提示符，创建一个新的Conda环境并激活它：

   conda create -n myenv python=3.7 # 根据需要指定Python版本
   conda activate myenv

4. **安装PyTorch** 通过清华源加速:

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/ --override-channels # 如果你的GPU支持CUDA 10.2

或者选择其他合适的cuda版本。

5. **检查安装**:

   python -c "import torch; print(torch.__version__)"

注意，由于清华源可能不是默认源，所以在安装时需要使用`--override-channels`选项强制使用指定源。另外，如果你的环境里已经有其他库了，可能会有冲突，建议先清除一下环境。

清华镜像源下载pytorch压缩包

### 如何从清华大学镜像源下载 PyTorch 安装包

为了确保能够顺利获取所需的 PyTorch 版本，建议按照以下方法操作：

#### 方法一：通过 Anaconda 或 Miniconda 使用命令行安装特定版本的 PyTorch

如果遇到清华镜像源无法正常访问的情况，可以尝试指定完整的 URL 来安装所需版本。对于 Python 3.8 和 CUDA 11.7 的组合，可执行如下命令来创建新的 conda 虚拟环境并安装对应的 GPU 加速版 PyTorch[^2]。

conda create -n pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c nvidia -c defaults --override-channels

此方式利用了官方渠道而非仅依赖于国内镜像站点，从而提高了成功率。

#### 方法二：手动下载离线安装包

当网络条件不允许在线安装时，可以选择先在其他能上网的地方预先下载好适用于目标平台架构（Windows/Linux/macOS）以及匹配的操作系统位数（64-bit）的.whl 文件。具体步骤如下：

1. 访问 [清华大学开源软件镜像站](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/)；
2. 浏览至对应版本目录下寻找合适的 .whl 文件链接；
3. 将下载好的文件传输到待部署机器上；
4. 切换到包含该 whl 文件的工作目录并通过 pip 工具完成本地安装。

例如，在 Windows 平台上针对上述配置需求，可以从网页中找到类似 `torch-<version>-cp38-cp38-win_amd64.whl` 这样的文件名模式进行查找和下载[^1]。

注意替换 `<version>` 部分为实际要安装的具体版本号字符串。