windos 命令行用阿里源安装torch

原创 已于 2022-03-04 23:56:10 修改 · 1.2k 阅读 · 1 ·
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于 2022-03-04 23:27:21 首次发布
该博客介绍了如何通过阿里云镜像源快速安装Python深度学习库PyTorch的1.9.1版本和对应的torchvision 0.10.1版本，详细步骤包括使用pip命令行工具进行安装。
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windos 命令行用阿里源安装torch

首先：pip install torch == 1.9.1 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com
然后：pip install torchvision==0.10.1 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com

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pytorch的cpu的包可以在国内镜像上下载，但是gpu版的包只能通过国外镜像下载，网上查了很多教程，基本都是手动从先将gpu版whl包下载下来，然后再手动安装，如何最快的通过pip的命令安装呢？下面我细细讲下。可以看到下载还是很快的，官网只有200k。
pytorch镜像源
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为提高下载速度可以使用国内的镜像源来安装与 CUDA 11.8 兼容的 PyTorch。请确保 CUDA 版本为 11.8，以匹配所安装的 PyTorch 版本。阿里云提供了 PyTorch 的镜像源。参数指定了包含所需包文件的页面，而。参数指定了 PyPI 的镜像源地址。实际上，有很多加速方案。
Anaconda3使用阿里云镜像安装pytorch路径
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Anaconda3使用阿里云镜像安装pytorch路径： pip install torch torchvision -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
使用阿里源安装torch
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06-18
### 通过阿里云镜像源安装 PyTorch 库的方法 使用阿里云镜像源安装 PyTorch 库可以显著提升下载速度，特别是对于需要 GPU 支持的版本。以下是具体方法： #### 安装命令 根据不同的 CUDA 版本选择对应的安装命令。以下是一些常见的 CUDA 版本及其对应的安装命令： 1. **CUDA 12.1** 如果需要安装支持 CUDA 12.1 的 PyTorch 版本，可以参考以下命令： ```bash pip install torch==2.0.1+cu121 torchvision==0.15.2+cu121 torchaudio==2.0.2+cu121 -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu121/ ``` 这里的 `-f` 参数指定了阿里云镜像源地址[^1]。 2. **CUDA 11.8** 对于 CUDA 11.8 的版本，可以使用以下命令： ```bash pip install torch==2.3.1+cu118 torchvision==0.18.1+cu118 torchaudio==2.3.1+cu118 -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu118/ ``` 阿里云提供了稳定的镜像源，能够加速安装过程[^2]。 3. **CUDA 11.3** 如果需要安装支持 CUDA 11.3 的版本，可以使用以下命令： ```bash pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio==0.10.0+cu113 -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu113/ ``` 阿里云是国内提供 PyTorch GPU 版本镜像最快的来源之一[^3]。 #### 注意事项 - 在执行上述命令之前，请确保系统已正确安装对应版本的 CUDA，并且环境配置无误。 - 如果不需要 GPU 支持，可以省略 CUDA 版本参数，直接从官方或阿里云镜像源安装 CPU 版本的 PyTorch。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/torch_stable.html ``` ---
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