pip清华镜像源的后缀

清华镜像源的后缀是`--trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn`。通过在使用pip命令时加上这个后缀，可以表示信任清华镜像源的文件。

以下是一个示例：

pip install package_name --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

请注意，这个后缀只需要在使用pip命令时加上，不需要在其他地方使用。

相关问题

pip install scikit-image后缀加上清华源

`pip install scikit-image --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/` 这个命令用于安装scikit-image库，并指定了使用清华大学的镜像源。当你运行这个命令时，pip会从这个特定的镜像源下载scikit-image及其依赖包，通常这可以提高在中国大陆地区安装依赖包的速度，因为国内用户可能会遇到国外源访问速度慢的问题。

pip安装GPU版本的pytorch

pip 安装 GPU 版本的 PyTorch 的步骤通常是针对特定的操作系统（如 Windows、macOS 或 Linux）的。首先，你需要确认你的计算机已经安装了 NVIDIA GPU，并且CUDA 和 cuDNN 驱动程序也已更新到最新版。

1. **更新包管理器** (对于Linux):
- 对于 Ubuntu/Debian 系统: `sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pip`
- 对于 CentOS/Fedora: `sudo yum install python3-pip`

2. **安装 CUDA 和 cuDNN**:
- 访问 NVIDIA Developer网站下载并安装对应的 CUDA 包，然后安装 cuDNN。注意，cudnn需要与安装的CUDA版本相匹配。

3. **添加国内镜像源** (如果有需要):
- 在Python中安装PyPI的国内镜像源，比如阿里云或者清华大学源，例如：

     pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

4. **安装 GPU 版本 PyTorch**:
- 使用以下命令安装 torch 和 torchvision 库，带`cuda`后缀表示支持GPU:

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

或者安装特定版本，例如 v1.9.0:

     pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111

5. **检查安装**:
安装完成后，你可以通过以下代码验证是否成功安装了 GPU 版本的 PyTorch:

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())  # 如果输出 True，说明安装成功