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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使用清华镜像安装pytorch

### 使用清华大学镜像源安装 PyTorch

为了加速下载并提高稳定性，可以使用清华大学开源软件镜像站来安装 PyTorch。具体方法如下：

对于 CUDA 10.2 的环境配置，在命令中指定国内的清华镜像源能够显著提升安装速度。

#### 安装 PyTorch 和相关依赖项
通过 Conda 渠道利用清华镜像源进行安装时，可以在 `conda` 命令后面加上 `-c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/` 参数指向该镜像地址[^1]。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

如果偏好使用 Pip 工具，则可以通过设置 PIP 配置文件或临时修改环境变量的方式来应用清华镜像源。

#### 设置 Pip 使用清华镜像源
创建或编辑用户的 pip 配置文件（通常位于 ~/.pip/pip.conf 或者 Windows 下 %APPDATA%\pip\pip.ini），加入以下内容以永久生效:

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

之后可以直接运行 pip 来安装所需的包而无需每次都手动指定参数。

也可以不更改全局配置而是每次执行 pip install 加上-i选项即时指明镜像源：

pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

清华镜像安装pytorch gpu

### 安装支持GPU的PyTorch

为了从清华大学镜像源安装支持GPU的PyTorch，可以按照以下方式操作：

对于希望利用CUDA加速的应用程序，在确认NVIDIA驱动已正确安装并配置之后，可以通过执行`nvidia-smi`来验证当前系统的CUDA环境[^1]。

随后，推荐的方式是直接使用pip工具配合特定参数完成安装。具体来说，应当确保所使用的命令指定了确切版本号以及额外索引URL指向清华镜像地址。这不仅加快下载速度而且提高了获取资源的成功率。以下是适用于Windows平台下安装带有CUDA 11.7支持的PyTorch版本的具体指令[^3]：

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1+cu117 -f https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/wheels/torch_stable.html

上述命令中的链接已经替换成了清华大学开源软件镜像站提供的稳定版PyTorch轮子文件页面，这样能够显著提升国内用户的下载效率。