清华镜像安装pytorch

你可以按照以下步骤在清华镜像上安装 PyTorch：

1. 进入 PyTorch 官网 https://pytorch.org/ ，选择需要的版本和对应的操作系统，复制对应的安装命令。
2. 打开清华镜像站 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ ，在搜索框中输入 "pytorch"，选择对应的版本和操作系统，找到对应的安装命令。
3. 将官网上的命令中的下载地址替换为清华镜像上的地址，例如将 "https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch-1.7.0%2Bcu101-cp38-cp38-win_amd64.whl" 替换为 "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/whl/cu101/torch-1.7.0%2Bcu101-cp38-cp38-win_amd64.whl"。
4. 打开终端（命令行），进入需要安装 PyTorch 的 Python 环境，执行替换后的安装命令即可。

例如，在 Windows 上使用 Python 3.8，选择 CUDA 10.1 版本的 PyTorch，安装命令为：

pip install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/whl/cu101/torch-1.7.0%2Bcu101-cp38-cp38-win_amd64.whl

注意，如果你的操作系统或 CUDA 版本不同，需要替换成对应的安装命令。

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清华镜像安装pytorch-gpu

在清华大学源（也称为`mingguo`镜像）上安装PyTorch-GPU，你需要先确保已经配置了相应的清华源环境。以下是通过pip安装的基本步骤：

1. **更新pip**：

   pip install --upgrade pip

2. **添加清华源**：
对于Python 3.6及更高版本，你可以运行：

   pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

或者直接设置系统级别的pip源，例如在Linux中：

   echo "export PYTHON_GET_PYPI_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/" >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc

3. **安装PyTorch-GPU**：
使用以下命令安装特定版本的PyTorch，如果需要CUDA支持，记得指定合适的GPU版本：

   pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

如果有多个版本选择，可以加上`--extra-index-url`指定额外的索引。

4. **检查安装**：
安装完成后，你可以通过`import torch`来验证是否成功安装了PyTorch及其GPU版本。

使用清华镜像安装 PyTorch 和 torchvision

可以按照以下步骤使用清华镜像安装 PyTorch 和 torchvision：

1. 打开 anaconda prompt 或者终端，输入以下命令创建一个新的虚拟环境：

   conda create --name pytorch_env

2. 激活新创建的虚拟环境：

   conda activate pytorch_env

3. 安装 PyTorch 和 torchvision：

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

`-c pytorch` 表示从 PyTorch 官方仓库安装，`-c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/` 则表示从清华镜像源安装。

4. 等待安装完成后，测试 PyTorch 是否安装成功：

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

如果输出 PyTorch 版本号，则说明安装成功。

希望这些步骤可以帮助到你。