pytorch清华源下载pip

### 使用清华大学镜像源通过pip安装PyTorch

为了提高下载速度并减少网络问题的影响，可以使用清华大学的镜像源来安装 PyTorch。具体操作如下：

在命令行工具中执行以下命令以安装最新版本的 PyTorch 和 torchvision 库[^1]：

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

如果希望指定特定版本号，则可以在上述基础上增加具体的版本信息[^3]：

pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

对于那些已经在环境中设置了全局 Pip 配置指向清华镜像的情况，可以直接运行简单的 `pip install` 命令而无需每次都附加 `-i` 参数[^2]:

pip install torch torchvision

需要注意的是，当利用清华镜像源时，默认情况下会自动获取官方发布的稳定版软件包；因此不需要再额外添加来自 PyTorch 官方渠道 (`-c pytorch`) 的约束条件。

相关问题

pytorch清华源下载

您可以通过以下步骤来下载PyTorch的清华源：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 进入PyTorch官方的GitHub页面：https://github.com/pytorch/pytorch。
3. 在右侧的"Clone or download"按钮下，点击复制图标以复制仓库的URL。
4. 在终端或命令提示符中，使用以下命令将仓库克隆到本地：

   git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git

5. 进入克隆的目录：

   cd pytorch

6. 打开"tools"文件夹：

   cd tools

7. 运行以下命令下载清华源：

   python get_torch_sh.py

8. 下载完成后，您将在当前目录下看到一个名为"torch_sh"的文件夹，其中包含PyTorch的清华源代码。

请注意，这是下载PyTorch源代码的方法，如果您只希望使用PyTorch库进行开发，您可以直接使用pip命令安装PyTorch：

pip install torch torchvision

这将从PyTorch官方的PyPI源（https://pypi.org/project/torch/）下载并安装PyTorch。

pytorch清华源下载cuda11.8

PyTorch官方并没有直接提供从清华大学源下载CUDA特定版本的链接。如果你想在Python环境中安装PyTorch支持CUDA 11.8，通常的做法是在Anaconda Prompt（Windows）或终端（Linux/Mac）中使用Conda包管理器，或者通过pip安装，但需要先确保已经下载了CUDA的对应二进制包。

以下是大概的步骤：

1. **获取CUDA**: 访问NVIDIA官网下载CUDA Toolkit for Linux (如果你的系统是Linux) 或者 CUDA Toolkit for Windows (如果是Windows)，选择对应的CUDA 11.8版本并下载安装。

2. **配置环境变量**:
- 对于Linux用户，添加CUDA的bin目录到PATH环境变量，并设置CUDA_HOME环境变量指向安装路径。
- 对于Windows用户，可能需要手动调整系统环境变量。

3. **安装PyTorch**: 使用命令行，你可以这样做：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.8 -c pytorch

如果你使用的是pip，可以尝试：

   pip install torch torchvision --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade --force-reinstall

请注意，这可能会因为依赖关系或其他原因而失败，所以最好检查是否有特定的安装指南针对你的操作系统和环境。

4. **验证安装**:
安装完成后，可以通过`torch.cuda.is_available()`检查是否能正常访问CUDA。