linux系统pytorch（gpu）清华源下载

在Linux系统上安装PyTorch GPU版本，并通过清华大学源下载，你需要先确保你的系统已经安装了必要的依赖包，如Python、GCC、CUDA和cuDNN。以下是步骤：

1. **更新系统**:

   sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

2. **安装基本工具**:

   sudo apt-get install python3-pip python3-dev build-essential libopenblas-dev

3. **配置CUDA和cuDNN**:
- 下载并安装CUDA: `https://developer.nvidia.com/cuda-downloads`
- 安装cuDNN (如果有需要): `https://developer.nvidia.com/cudnn`
- 配置环境变量，例如添加`/usr/local/cuda`到PATH。

4. **安装cuDNN** (如果已下载):

   mkdir ~/cuda && cd ~/cuda
   tar -xzvf cudnn*.tar.gz
   sudo cp -r cuda/lib64/* /usr/local/lib/

5. **激活cuDNN**: 可能需要编辑`/etc/bash.bashrc`或其他适当文件，加入`LD_LIBRARY_PATH`指向cuDNN库。

6. **安装PyTorch**:

   pip3 install torch torchvision --index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple/ --extra-index-url http://pypi.douban.com/simple/

如果有GPU支持的话，会自动检测并安装对应版本的PyTorch-GPU。

注意：清华大学镜像可能会因为政策等原因无法访问，你可以尝试更换为中国其他稳定可靠的科学计算镜像源，比如阿里云或豆瓣源。