conda添加清华镜像源，解决pytorch安装失败问题

最新推荐文章于 2024-11-04 21:14:16 发布
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本文指导如何将清华TUNA的conda镜像源添加到配置文件中，以解决pytorch等包安装失败的问题。通过列出详细步骤，包括添加、删除和查看conda配置渠道，确保用户能够顺利进行软件更新和安装。
PyTorch 2.7

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PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

Channnels:

  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

将以上channels添加到conda配置文件当中，添加方式：

  • 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
  • conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  • conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  • conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  • conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  • conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  • conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/

删除channels方式：

  • conda config --remove channels

显示配置文件

  • conda config --show

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### 安装方式概述 在 Ubuntu 系统中，使用 `conda` 安装 PyTorch 时，可以通过配置镜像源加速下载过程。默认情况下，`conda` 使用的是 Anaconda 官方源，但通过修改 `.condarc` 配置文件，可以指定使用国内镜像源，如清华大学、中科大等提供的镜像。这种方式适用于需要与 CUDA 12.8 兼容的 PyTorch 版本安装需求。 ### 配置镜像源 为了提升下载速度，可以在 `~/.condarc` 文件中配置镜像源。例如，使用清华大学的镜像源进行加速： ```yaml channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - conda-forge show_channel_urls: true ``` 此配置将默认的 Anaconda 源替换为清华大学提供的镜像源，可以显著提高包的下载速度[^1]。 ### 创建虚拟环境 在安装 PyTorch 之前，建议创建一个新的虚拟环境以避免依赖冲突。例如，创建一个名为 `pytorch_env` 的环境： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 conda activate pytorch_env ``` 此步骤确保 PyTorch 及其依赖项仅影响当前环境，而不会干扰其他项目。 ### 安装 PyTorch 在配置好镜像源的环境下，可以通过以下命令安装与 CUDA 12.8 兼容的 PyTorch 版本： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.8 -c pytorch ``` 此命令会从 PyTorch 官方渠道安装适配 CUDA 12.8 的 PyTorch 版本。如果需要进一步加速下载，可以添加额外的镜像源： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.8 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch ``` 通过指定 PyTorch 的镜像源地址，可以更高效地完成安装过程[^1]。 ### 验证安装 安装完成后，运行以下 Python 脚本验证 PyTorch 是否成功识别 CUDA： ```python import torch # 检查 CUDA 是否可用 print("CUDA Available:", torch.cuda.is_available()) # 检查当前设备名称 print("Current Device:", torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())) # 检查 PyTorch 构建信息 print("PyTorch Build Info:\n", torch.__version__) ``` 如果输出显示 CUDA 可用，并且设备名称为 NVIDIA GPU，说明 PyTorch 已成功安装并适配 CUDA 12.8。 ### 注意事项 - 确保已正确安装 CUDA 12.8 和 cuDNN，且环境变量已配置完成[^2]。 - 如果镜像源中没有适配 CUDA 12.8 的 PyTorch 版本，可以尝试通过 `pip` 安装 `nightly` 版本。 - 在使用镜像源时，如果遇到网络问题，可以尝试更换不同的镜像源地址。
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