清华镜像安装gpu版本的pytorch

以下是在清华镜像安装GPU版本的PyTorch的步骤：

1. 打开清华镜像站的PyTorch页面：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pytorch/

2. 找到适合你的CUDA版本的PyTorch whl包，比如我选择CUDA 10.2的pytorch 1.7.0版本，就可以找到这个whl文件：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/whl/cu102/torch-1.7.0%2Bcu102-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

3. 打开终端，输入以下命令安装PyTorch：

pip install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/whl/cu102/torch-1.7.0%2Bcu102-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

注意：以上命令是安装CUDA 10.2版本的PyTorch，如果你的CUDA版本不同，请修改命令中的cu102为你的CUDA版本，比如cu101。

4. 安装完成后，你可以在Python中使用import torch来验证PyTorch是否已经成功安装。

希望以上步骤能够帮助到你。

相关问题

镜像源安装gpu版本pytorch

### 通过国内镜像源安装GPU版本的PyTorch

为了加速GPU版本PyTorch在国内的安装，推荐使用清华大学提供的pip镜像源。更改pip配置使得其指向清华镜像源能够有效减少下载时间并提升稳定性。

设置pip使用清华镜像源作为默认下载源：

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

对于CUDA支持的PyTorch版本安装，在Windows环境下配合VSCode进行开发前需确认已正确安装对应的NVIDIA显卡驱动程序[^2]。接着可以通过如下命令来指定安装带有CUDA功能的PyTorch版本（假设目标为最新稳定版且兼容CUDA11.7）:

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

上述命令不仅指定了来自PyTorch官方网站上的CUDA扩展索引链接`--extra-index-url`参数，而且利用之前设定好的清华镜像加快基础依赖项的获取速度。

值得注意的是，如果希望针对不同CUDA版本或其他具体需求定制化安装，则应查阅官方文档以获得最精确的支持信息。

conda安装gpu版本pytorch教程

### 安装GPU版本PyTorch的Conda教程

为了安装适用于GPU的PyTorch版本，创建一个专门用于此目的的新虚拟环境是有益的做法。这有助于管理依赖关系并防止不同项目之间的冲突。

#### 创建新的Conda环境

conda create -n pytorch-gpu python=3.9

激活新创建的环境：

conda activate pytorch-gpu

#### 配置清华镜像源加速下载速度
由于官方通道可能较慢，可以配置清华大学开源软件镜像站来加快包获取的速度[^2]。

设置额外的渠道以利用更快的国内资源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

#### 安装CUDA支持的PyTorch
确保计算机已正确安装NVIDIA驱动程序以及所需的CUDA工具包版本之后，在上述环境中执行如下命令完成带有CUDA支持的PyTorch安装:

对于最新的稳定版（假设使用的是 CUDA 11.7），运行以下命令:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch

如果需要其他特定版本，则可以根据需求调整`pytorch`, `cuda toolkit`的具体标签参数。

通过这种方式能够有效地建立适合深度学习开发工作的Python工作区，并且充分利用图形处理器的能力提升训练效率。