pytorch清华镜像源cuda

你可以使用清华大学开源软件镜像站来下载PyTorch的CUDA版本。以下是使用清华镜像源下载PyTorch CUDA版本的步骤：

1. 打开PyTorch官方网站（https://pytorch.org/）并选择相应的CUDA版本。
2. 复制所选CUDA版本的下载链接。
3. 打开清华大学开源软件镜像站（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/）。
4. 在搜索框中粘贴并搜索下载链接。
5. 在搜索结果中找到与你所选CUDA版本匹配的下载链接，点击进入。
6. 进入镜像站提供的下载页面，下载对应的PyTorch CUDA版本。

相关问题

pytorch清华源下载cuda12.6

### 安装适用于 CUDA 12.6 的 PyTorch 使用清华大学镜像源

为了确保顺利安装适合 CUDA 12.6 版本的 PyTorch，建议使用 pip 并指定来自清华大学镜像源的 URL 来加速下载过程。具体操作如下：

对于 Python 3.x 和 Windows 系统，可以执行以下命令来安装特定版本的 PyTorch 及其依赖项 `torchaudio` 和 `torchvision`:

pip install --extra-index-url https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/whl/cu124/ torch==2.5.1+cu124 torchvision==0.20.1+cu124 torchaudio==2.5.1+cu124 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

上述命令中的 `--extra-index-url` 参数指定了清华大学提供的 PyTorch 镜像地址，而 `-f` 后跟的是官方稳定版链接用于获取额外资源[^2]。

#### 验证安装成功与否

完成安装之后，可以通过下面这段简单的测试代码确认 PyTorch 是否能够正常工作以及是否能识别到 GPU 设备：

import torch
print(torch.__version__)  # 打印PyTorch版本号
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

if torch.cuda.is_available():
    print('CUDA is available')
else:
    print('CUDA not found')

此段脚本会打印出随机矩阵并告知当前环境中是否有可用的 CUDA 资源[^4]。

pytorch清华镜像安装

您好！要在PyTorch中使用清华镜像进行安装，可以按照以下步骤操作：

1. 打开终端或命令提示符，进入Python虚拟环境（如果使用的话）。

2. 使用pip工具安装PyTorch之前，先更新pip工具到最新版本：

   pip install --upgrade pip

3. 接下来，可以使用清华镜像源进行PyTorch的安装。清华镜像源的URL为：

   https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

对于CPU版本的PyTorch，可以运行以下命令进行安装：

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

如果需要安装GPU版本的PyTorch，可以运行以下命令：

   pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.8.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html

注意：请根据您的CUDA版本和PyTorch版本进行相应的调整。

4. 等待安装完成，安装过程可能需要一些时间，取决于您的网络速度和计算机性能。

通过以上步骤，您应该能够成功地使用清华镜像源安装PyTorch。希望对您有所帮助！如果有任何问题，请随时向我提问。