清华镜像默认是下载torch cuda版本的 pip 命令行

清华镜像默认提供的是基于 CUDA 的 Torch 版本，可以通过 pip 命令行安装。例如，安装 PyTorch 1.7.0 版本可以使用以下命令：

pip install torch==1.7.0+cu101 -f https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

其中，`+cu101` 表示 CUDA 10.1 版本，如果需要其他 CUDA 版本可以根据实际情况修改。另外，`-f https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/` 表示使用清华镜像加速下载。

相关问题

清华镜像 下载torch cuda版本的 pip 命令行

您可以使用以下命令从清华镜像下载torch cuda版本的 pip 命令行：

pip install torch==1.7.0+cu110 -f https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

其中，`cu110` 表示 CUDA 版本为 11.0，请根据您的 CUDA 版本选择相应的版本号。如果您的 CUDA 版本不是 11.0，您可以在清华镜像网站上查找对应的版本号并替换命令中的 `cu110`。

希望能对您有所帮助！

清华镜像安装torch CUDA 版本

您可以按照以下步骤在清华镜像上安装 Torch CUDA 版本：

1. 安装 CUDA

在清华镜像的 CUDA 页面（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/cuda/）中选择您需要的版本，并下载对应的安装包。

然后，按照 CUDA 安装文档（https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html）的说明进行安装。

2. 安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 深度神经网络库的加速库。您可以在清华镜像的 cuDNN 页面（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/cuda/cudnn/）上下载对应版本的压缩包。

下载后，解压缩并将文件复制到 CUDA 安装目录下。例如，如果您的 CUDA 安装在 /usr/local/cuda 目录下，那么您可以将解压缩后的文件复制到 /usr/local/cuda/lib64 和 /usr/local/cuda/include 目录下。

3. 安装 Torch

使用清华镜像上的 pip 工具安装 Torch：

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

这样就可以安装 Torch 的 CUDA 版本了。