国内源安装pytorch gpu版本(cuda 11.1)

说明

官网安装完全可以用,只是有点慢。

方法

官网源3个G下载要好几个小时,而且国内源没有11.1的,这里可以用11.3的

pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu113
### PyTorch 国内镜像源安装 对于希望加速 PyTorch 及其相关库(如 `torchvision` 和 `torchaudio`)的安装过程并减少可能遇到的问题,可以利用国内提供的镜像源来完成这一操作。 #### 使用 Pip 安装 PyTorch 并指定版本CUDA 版本 当需要特定版本PyTorch 以及对应的 CUDA 支持时,可以通过阿里云提供的 PyTorch 镜像源来进行安装: ```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/ ``` 此方法允许用户精确控制所安装软件包的具体版本号及其依赖项[^2]。 #### 利用 Tsinghua University 的 TUNA 源简化安装流程 另一种更为简便的方式是通过清华大学开源软件镜像站 (TUNA),它不仅支持最新的稳定版 PyTorch安装,而且兼容多种 Python 环境: ```bash pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 这种方式适用于大多数情况下不需要特别定制化设置的一般用途开发工作[^3]。 #### Conda 渠道下的解决方案 除了上述基于 pip 的方案外,Anaconda 用户还可以考虑从 Anaconda Cloud 上由官方维护者发布的 pytorch channel 获取最新发布版本: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 不过需要注意的是,在某些网络条件下直接访问国外服务器可能会遭遇连接不稳定的情况;此时建议尝试切换至国内托管的服务节点以改善体验[^5]。
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