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

python通过清华镜像安装gpu版本的torch

可以按照以下步骤通过清华镜像安装gpu版本的torch：

1. 首先需要安装CUDA和cuDNN，可以参考官方文档进行安装：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html

2. 然后安装Anaconda或Miniconda，可以在清华镜像站下载对应的安装包：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/

3. 创建一个新的conda环境，例如命名为torch-gpu：

   conda create --name torch-gpu python=3.7

4. 激活环境：

   conda activate torch-gpu

5. 添加清华镜像站的conda源：

   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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

6. 安装pytorch-gpu版本：

   conda install pytorch-gpu torchvision cudatoolkit=<CUDA版本号>

其中，<CUDA版本号>需要根据你安装的CUDA版本进行替换，例如：

   conda install pytorch-gpu torchvision cudatoolkit=10.2

7. 安装完成后，可以通过以下命令检查是否成功安装：

   python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果输出为True，则表示成功安装了gpu版本的torch。

清华镜像安装cuda 11.3对应的gpu版本的pytorch

首先，你需要确认你的GPU型号并检查它是否与CUDA 11.3兼容。然后，在清华镜像中下载适合你的CUDA 11.3版本并安装。接着，你可以使用以下命令来安装适合你的pytorch版本：

# 安装适合cuda11.3的pytorch版本
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中，`cu111`代表CUDA 11.1，你可以根据你的CUDA版本选择对应的版本号。