pytorch下载地址

你可以在PyTorch官方网站上找到最新的PyTorch版本和安装说明，官网地址为：https://pytorch.org/ 。在官网上你可以找到下载链接、安装说明、文档和示例等资源，非常方便。同时，PyTorch也提供了pip安装方式，你可以在终端中使用以下命令进行安装：

pip install torch torchvision

如果你需要特定版本的PyTorch，可以在官网上找到对应版本的下载链接。

相关问题

pytorch下载报错

回答: 当在使用PyTorch下载数据集时，可能会遇到报错的情况。其中一个常见的报错是由于网络问题导致无法下载数据集。这可能是因为程序无法连接到目标网站或者下载速度过慢。为了解决这个问题，可以尝试手动下载数据集并将其放入目标文件夹。具体步骤如下：首先，在想要存储数据的地方，新建一个路径，例如"{数据集名称}/raw/"。然后，使用pip list命令检查pip的版本是否需要更新。如果需要更新，可以使用命令"python.exe -m pip install --upgrade pip"来进行更新。接下来，将root参数设置为存储数据的地址，即数据集名称的父目录，并使用相应的代码加载数据集。例如，对于MNIST数据集，可以使用以下代码进行加载：

import torch
from torchvision import datasets

# Download training data from datasets.
training_data = datasets.MNIST(
    root="D:/classic_dataset",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor(),
)

# Download test data from datasets.
test_data = datasets.MNIST(
    root="D:/classic_dataset",
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor(),
)

通过按照上述步骤进行操作，您应该能够成功下载并加载数据集，从而解决PyTorch下载报错的问题。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch无法下载/读取数据集Error downloading（不必改源代码）](https://blog.csdn.net/weixin_44126491/article/details/123810162)[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* [安装Pytorch时出现ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement...的解决方法](https://blog.csdn.net/m0_63604019/article/details/129961036)[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 ]

pytorch下载失败

### 如何解决 PyTorch 下载失败问题

#### 使用 Anaconda 进行安装
对于初次使用者来说，推荐通过Anaconda来进行PyTorch的安装[^1]。Anaconda是一个广泛使用的Python科学计算平台，它自带包管理和环境管理功能，可以简化依赖项处理过程。

#### 配置国内镜像源加速下载速度
如果遇到下载缓慢的情况，可以通过配置国内镜像源来提高下载效率。例如，在使用`conda`命令前先设置清华镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

需要注意的是，“-c pytorch”的参数会强制从官方渠道获取软件包，这可能会忽略之前设定好的镜像源配置，因此建议移除该选项后再尝试安装[^3]。

#### 利用预编译二进制文件直接安装
当常规方法无法解决问题时，可以从官方网站或其他可信资源处下载适合当前系统的预编译`.whl`文件并利用`pip`工具进行本地安装。具体操作如下所示：

pip install 文件路径\to\your\downloaded.whl

这里以Windows系统为例展示了如何指定特定版本CUDA支持下的视觉库(`torchvision`)轮子文件完成安装[^4]。

#### 处理网络连接错误引发的问题
有时由于网络不稳定或者其他因素造成找不到满足条件的版本号而报错，则需确认所选版本确实存在，并且确保联网状态良好；另外也可以考虑更换不同的索引服务器地址重试一次[^5]。