清华镜像源安装pytorch

你可以按照以下步骤在清华镜像源上安装pytorch：

1. 打开pytorch官网：https://pytorch.org/
2. 选择需要安装的pytorch版本、操作系统和安装方式，然后复制安装命令。
3. 打开终端，进入清华镜像源官网：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
4. 点击“使用帮助”，选择“清华源使用帮助”，根据操作系统选择对应的命令，并复制到终端中执行。
5. 执行安装命令，等待安装完成即可。

例如，如果你需要安装pytorch 1.9.0版本，操作系统为Ubuntu 20.04，安装方式为conda，则可以执行以下命令：

conda install pytorch==1.9.0 torchvision torchaudio -c pytorch -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

注意，在安装命令中，需要添加清华镜像源的地址：-c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/。

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清华镜像源安装pytorch112

### 如何使用清华大学镜像源安装 PyTorch 1.12

为了使用清华大学的镜像源来安装指定版本的 PyTorch (例如 1.12)，可以按照如下方式构建 pip 命令：

对于 CPU 版本，可以通过下面这条命令完成安装：

pip install torch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/stable

如果目标是 CUDA 11.3 的 GPU 支持版本，则应调整命令参数以匹配所需的配置：

pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 -f https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/cuda/11.3/stable

上述两条命令均利用了清华大学开源软件镜像站提供的资源链接[^1]。

值得注意的是，在执行这些指令之前，建议先确认当前环境中已激活正确的 Python 虚拟环境，并确保 `pip` 是最新版以便顺利解析依赖关系并获取所需包文件。

使用清华镜像源安装pytorch

### 通过清华镜像源安装 PyTorch

为了利用清华大学的镜像源来安装 PyTorch，可以采用多种方法。一种常见的方式是直接修改 `pip` 的索引 URL 来指向清华大学的镜像地址[^1]。

对于希望简化操作并确保稳定性的用户来说，在 Linux 上可以通过 shell 脚本来实现一键式的安装过程[^2]。具体而言，这涉及到设置环境变量或是在命令行参数中指定使用清华大学提供的 Python 包托管服务作为默认的包管理器资源位置。

另一种方式则是借助 Anaconda 发行版中的 Conda 工具来进行安装，此时需要指明从特定渠道获取软件包，例如：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

不过需要注意的是，上述命令并未直接应用清华大学的镜像源；如果想要结合 Conda 和清华镜像一起工作，则可能需要额外配置 Conda 渠道优先级或是寻找支持 CUDA 版本对应的清华镜像链接[^3]。

综上所述，最简便的方法可能是直接调整 pip 命令以适应清华镜像的要求，如下所示：

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

此命令将会让系统连接至清华大学开源软件镜像站下载所需的库文件，并完成整个安装流程。