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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清华园镜像安装pytorch

要在清华镜像上安装PyTorch，你可以按照以下步骤进行操作：
步骤1: 首先，设置清华镜像下载路径。可以通过运行以下命令来添加清华镜像作为conda渠道：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

步骤2: 接下来，你可以使用conda安装PyTorch。运行以下命令：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

这将从清华镜像下载并安装最新版本的PyTorch和其他相关包。

请注意，清华镜像提供了更快的下载速度，从而加快了安装过程。希望这能帮助你顺利安装PyTorch！

anaconda 安装清华园pytorch gpu版

您可以按照以下步骤在清华镜像源下安装 PyTorch GPU 版本：

1. 打开 Anaconda Prompt，输入以下命令创建一个新的虚拟环境：

   conda create -n pytorch_gpu python=3.8

2. 激活虚拟环境：

   conda activate pytorch_gpu

3. 添加 PyTorch 的清华镜像源：

   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

4. 安装 PyTorch GPU 版本：

   conda install pytorch-gpu torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0

5. 验证 PyTorch 是否成功安装：

   python -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果输出 PyTorch 版本号，则说明安装成功。