清华镜像安装cuda 11.3对应的gpu版本的pytorch

首先，你需要确认你的GPU型号并检查它是否与CUDA 11.3兼容。然后，在清华镜像中下载适合你的CUDA 11.3版本并安装。接着，你可以使用以下命令来安装适合你的pytorch版本：

# 安装适合cuda11.3的pytorch版本
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中，`cu111`代表CUDA 11.1，你可以根据你的CUDA版本选择对应的版本号。

相关问题

清华源镜像安装cuda11.3

清华源镜像安装cuda11.3的步骤如下：
1. 首先进入PyTorch环境，可以使用官网提供的命令进行安装。如果使用的是清华镜像，则需要将命令中的"-c"之后的部分删除。
2. 使用conda命令安装PyTorch和相关依赖，命令如下：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3
3. 安装完成后，可以使用命令检查安装结果，确保PyTorch和CUDA版本正确安装。

需要注意的是，清华源镜像中只提供了CPU版本的PyTorch，没有GPU版本。因此，如果需要安装GPU版本的PyTorch，可能需要使用其他镜像源或手动安装。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [win11系统下Anaconda,PyTorch,cuda 最新安装教程(2022-10-26)](https://blog.csdn.net/qq_38984451/article/details/127527493)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [windows10+pytorch+cuda11.3+cudnn8.2.1环境搭配](https://blog.csdn.net/jiangqixing0728/article/details/123318692)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

清华镜像源安装pytorch112

### 如何使用清华大学镜像源安装 PyTorch 1.12

为了使用清华大学的镜像源来安装指定版本的 PyTorch (例如 1.12)，可以按照如下方式构建 pip 命令：

对于 CPU 版本，可以通过下面这条命令完成安装：

pip install torch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/stable

如果目标是 CUDA 11.3 的 GPU 支持版本，则应调整命令参数以匹配所需的配置：

pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 -f https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/cuda/11.3/stable

上述两条命令均利用了清华大学开源软件镜像站提供的资源链接[^1]。

值得注意的是，在执行这些指令之前，建议先确认当前环境中已激活正确的 Python 虚拟环境，并确保 `pip` 是最新版以便顺利解析依赖关系并获取所需包文件。