利用清华镜像安装torch

可以按照以下步骤在清华镜像上安装torch：

1. 打开清华镜像网站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
2. 在搜索框中输入“torch”，并选择相应的版本和操作系统。
3. 复制对应的安装命令到终端中执行。

例如，在Ubuntu 18.04中安装torch 1.8.0，可以执行以下命令：

# 添加清华镜像源
sudo apt-get install -y python3-pip
pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装torch
pip3 install torch==1.8.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --user

注意：如果需要GPU支持，需要安装相应的CUDA和cuDNN。

相关问题

利用清华镜像安装torch1.2.0

可以按照以下步骤利用清华镜像安装torch1.2.0：

1. 打开终端，输入以下命令进入root用户：

   sudo -i

2. 输入以下命令添加清华镜像源：

   export GITHUB=https://github.com.cnpmjs.org

3. 输入以下命令下载安装脚本：

   curl -sL ${GITHUB}/torch/distro/raw/master/install-deps | bash

4. 输入以下命令下载安装torch：

   git clone --recursive ${GITHUB}/torch/distro.git ~/torch --depth=1
   cd ~/torch
   bash install-deps
   ./install.sh

5. 安装完成后，退出root用户：

   exit

6. 输入以下命令激活torch：

   source ~/torch/install/bin/torch-activate

7. 输入以下命令验证torch是否安装成功：

   th -e "print('Hello, Torch!')"

如果输出了“Hello, Torch!”则表示torch安装成功。

清华镜像安装torch CUDA 版本

您可以按照以下步骤在清华镜像上安装 Torch CUDA 版本：

1. 安装 CUDA

在清华镜像的 CUDA 页面（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/cuda/）中选择您需要的版本，并下载对应的安装包。

然后，按照 CUDA 安装文档（https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html）的说明进行安装。

2. 安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 深度神经网络库的加速库。您可以在清华镜像的 cuDNN 页面（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/cuda/cudnn/）上下载对应版本的压缩包。

下载后，解压缩并将文件复制到 CUDA 安装目录下。例如，如果您的 CUDA 安装在 /usr/local/cuda 目录下，那么您可以将解压缩后的文件复制到 /usr/local/cuda/lib64 和 /usr/local/cuda/include 目录下。

3. 安装 Torch

使用清华镜像上的 pip 工具安装 Torch：

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

这样就可以安装 Torch 的 CUDA 版本了。