清华源安装pytorch-gpu12.4

清华大学开源镜像站通常提供预编译好的PyTorch GPU版本，你可以通过下面几个步骤来安装PyTorch 12.4版本到你的GPU环境中：

1. **确保环境准备**:
- 首先，你需要确保你的系统已经安装了Python（推荐使用Python 3.6以上），并且已经配置好了CUDA和cuDNN支持。

2. **添加清华源**:
打开终端（对于Linux/Mac用户）或命令提示符（Windows用户），运行以下命令添加清华大学的apt源：

   echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple/ pip/" > /etc/apt/sources.list.d/tuna-pypi.list

或者如果你更喜欢pip源，可以使用：

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

3. **更新包列表**:

   apt-get update

4. **安装PyTorch**:
使用`torch torchvision cudatoolkit`命令安装PyTorch 12.4及相关的库，替换以下版本号为你需要的具体版本：

   sudo apt-get install torch torchvision cudatoolkit=12.4 -y

如果清华大学镜像没有特定版本，可能会自动下载最接近的可用版本。

5. **检查安装**:
安装完成后，可以通过 `python -c "import torch; print(torch.__version__)"` 来验证PyTorch是否成功安装，并确认它是否使用了GPU。

注意：由于镜像站的更新和可用版本可能会有所变化，上述步骤可能存在变动，建议访问清华开源镜像站的官方文档或直接到其网站查找最新信息。