清华园镜像下载pytorch（GPU版本）

清华大学开源软件镜像站提供PyTorch的预构建GPU版本下载。首先，你需要访问清华大学开源软件镜像站的官方网站，通常地址是 `https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn` 或类似的URL。

要在该站点找到PyTorch的GPU版本，你可以按照以下步骤操作：

1. 登录网站后，在搜索框中输入“PyTorch”并选择“CUDA版本”（比如PyTorch+cuDNN），因为这表示包含了对NVIDIA GPU的支持。

2. 点击搜索结果进入PyTorch的相关页面，注意查看版本信息，确保选择适合你项目的稳定版或者最新版。

3. 找到对应你Python环境（如Python 3.x）的下载链接，例如`torch-xx.xx-cp3x-none-linux_x86_64.whl`这样的文件。

4. 下载完成后，可以在你的Python环境中通过pip安装，例如：

   pip install --index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple torch torchvision # 如果需要vision模块

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清华园镜像下载pytorch-gpu

### 下载 PyTorch GPU 版本

为了从清华大学的镜像站点下载支持 GPU 的 PyTorch，可以按照以下方法操作：

对于稳定版本安装，推荐使用 `pip` 或者 `conda` 工具来简化依赖管理过程[^1]。

#### 使用 pip 安装

通过命令行执行如下指令完成带有 CUDA 支持的 PyTorch 安装:

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这条命令会自动选择适合当前环境的最佳匹配版本并利用清华源加速下载速度。

#### 使用 conda 安装

如果偏好 Anaconda 环境，则可以通过 Miniconda 或 Anaconda 来安装：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c nvidia -c defaults

注意这里指定了 `-c` 参数指向特定渠道以确保获取到由 NVIDIA 提供优化过的二进制文件，并且选择了合适的 CUDA Toolkit 版本号以便兼容目标硬件设备[^2]。

如何安装pytorch gpu版本清华园

安装PyTorch GPU版本（包括清华源）通常需要几个步骤，假设你是在Ubuntu或Linux系统上操作：

1. **更新包列表**：

   sudo apt-get update

2. **安装CUDA**：
首先，你需要下载对应CUDA版本，例如CUDA 11.x，可以从NVIDIA官网下载。然后解压并安装：

   cd ~
   wget https://developer.nvidia.com/cuda-repo-ubuntu1804-11-0-local-ga2-465.19.04.deb
   sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-11-0-local-ga2-465.19.04.deb
   sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install cuda

3. **安装cuDNN**：
需要从NVIDIA官网下载cuDNN，安装路径通常是`/usr/local/cuda/include`和`/usr/local/cuda/lib64`，安装命令类似`sudo cp cuDNN*.so* /usr/local/cuda/lib64/`。

4. **安装Python和pip**：
如果还没有安装Python 3，可以运行`sudo apt-get install python3-pip`.

5. **安装PyTorch**：
使用pip安装PyTorch，指定GPU支持：

   pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple --extra-index-url https://pypi.org/simple

或者使用conda，如果已安装Anaconda：

   conda create -n pytorch_gpu python=3 torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch
   conda activate pytorch_gpu

记得根据你的CUDA版本选择相应的cuDNN和PyTorch版本，并确认网络连接能够正常访问清华园镜像。