用镜像源下载适配cuda12.1的pytorch的gpu版本

如果你想要使用CUDA 12.1版本的PyTorch GPU版本，并通过镜像源下载，首先需要找到支持该CUDA版本的特定镜像。以下是大概的步骤：

1. **选择镜像源**：推荐使用阿里云、清华大学或者是PyTorch官方提供的镜像。例如，`torchhub`（https://github.com/pytorch/hub）就提供了预配置好的PyTorch CUDA版本。

2. **确认版本兼容性**：查看PyTorch官网或者其他文档，确保CUDA 12.1与目标版本的PyTorch是否兼容。因为不是所有版本都支持每个CUDA版本。

3. **环境设置**：创建一个新的Python虚拟环境并激活，以便隔离安装。

4. **安装命令**：在虚拟环境中，你可以使用类似于以下的命令安装：

   pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu only/

或者指定CUDA版本：

   pip install torch+cu121 torchvision+cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/cu121/torch_stable.html --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

这里的`cu121`代表CUDA 12.1。

5. **验证安装**：安装完成后，可以导入`torch`检查CUDA版本和PyTorch版本。

记得在实际操作前确认你的系统支持CUDA 12.1并且有相应的驱动程序。