用清华大学pip安装pytorch

清华大学维护了一个镜像站，用于提供Python包的下载服务，包括PyTorch。如果你想要通过清华大学的pip安装PyTorch，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你的系统已经安装了Python以及pip。你可以通过运行 `python --version` 或者 `pip --version` 来检查。

2. 打开命令行终端，并添加清华大学pip源的地址到环境变量里。在Linux/MacOS上，可以在`~/.bashrc`或`~/.zshrc`文件中添加：

   export PYTHON_PIP_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
   export PYTHON_GET_PIP_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/get-pip.py

然后运行 `source ~/.bashrc` 或重启终端使设置生效。

3. 接下来，你可以使用更新后的pip安装PyTorch：

   pip install torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

4. 安装过程中可能会提示你选择合适的CUDA版本，如果使用CPU，可以指定`--cpu`选项。

5. 如果遇到网络问题，可以尝试更换为中国其他地区的镜像源，如阿里云、豆瓣等。

相关问题

使用清华源pip安装pytorch，cuda

使用清华源来安装PyTorch以及对应版本的CUDA，您可以按照以下步骤进行：

1. 首先，您需要确定您的系统环境，包括操作系统版本、Python版本以及CUDA版本（如果您打算安装GPU版本的PyTorch）。对于CUDA，通常需要与PyTorch兼容的版本。

2. 访问PyTorch官方网站的安装指南页面（https://pytorch.org/get-started/locally/），根据您的环境选择合适的PyTorch版本。在该页面上，您可以选择使用“Pip”作为包管理工具，并勾选使用中国大陆的清华源。

3. 确定选项后，网站会提供一条命令，该命令包含了使用清华源安装特定PyTorch版本的指令。复制这条命令。

4. 打开您的终端或命令行界面，粘贴复制的命令并执行。例如，如果命令是这样的：

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将安装与您的CUDA兼容的最新稳定版本的PyTorch（CPU版本）。

5. 如果您需要安装GPU版本的PyTorch，您需要找到与您的CUDA版本对应的pytorch和torchvision版本。您可以在PyTorch官方网站或者清华大学开源软件镜像站找到相应的whl文件链接。安装命令类似于：

   pip install torch==1.8.0+cu101 torchvision==0.9.0+cu101 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

注意替换`1.8.0+cu101`和`0.9.0+cu101`为您的CUDA版本和所需的PyTorch版本。

请注意，上述命令和步骤仅适用于从PyTorch 1.8.0版本开始，对于旧版本的PyTorch，安装命令可能有所不同，请参考对应版本的安装指南。

使用清华源pip下载pytorch

使用清华大学提供的pip镜像下载PyTorch，可以加快国内用户的下载速度并降低网络延迟。首先，你需要确保已经安装了pip，然后按照以下步骤操作：

1. 打开命令行终端（Windows用户通常是CMD或PowerShell，macOS/Linux用户则是Terminal）。

2. 更新pip源到清华大学的镜像仓库，可以在命令行输入：

   pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

如果想要临时更换源，可以使用`--index-url`选项：

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

3. 然后你可以通过`pip install torch`命令安装PyTorch。如果你需要特定版本，可以添加`==version_number`，例如 `pip install torch==1.9.0`.

4. 安装过程中可能会提示需要安装其他依赖项，pip会自动处理这些依赖。如果遇到网络问题，可以尝试增加 `-i` 参数指定镜像源，如 `pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/`.