安装pytorch被清华源给坑了

最新推荐文章于 2025-05-18 10:40:54 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hpccph15/article/details/120934623
博客作者在尝试使用清华源安装PyTorch及对应的cudatoolkit后，遇到torch.cuda.available()返回false的问题，表明GPU未被成功识别。尽管打印的torch.version.cuda显示none，作者最终发现安装的可能是CPU版本的PyTorch，而非支持GPU的版本。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用清华源安装完pytorch以及附带的适合的cudatoolkit，发现torch.cuda.available()返回false，

print(torch.version.cuda)显示none，一直都找不到原因，最后发现好像是通过镜像安装的是cpu版本。

Anaconda清华镜像源的使用及安装Pytorch失败问题解决
WannaSeaU的博客
03-12 8万+
Anaconda Anaconda（官方网站） 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。 Anaconda本身也可以通过清华镜像下载。 在Anaconda中使用清华镜像源1 添加清华镜像至Anaconda仓库 运行以下命令，将清华镜像添加至Anaconda仓库中 conda config -...
anaconda pycharm pytorch cuda11.1安装避坑
weixin_43497738的博客
06-30 2785
1.下载anaconda 在清华源可以获得，然后安装时记得勾选把环境变量添加进path，即勾选第一个。 2.打开anaconda prompt 打开之后进去了一个base环境 输入conda info --envs可查看你的anaconda下有几个环境 py36即我们已经安装好的python版本为3.6的pytorch环境 接下来即为pytorch安装流程： 第一步：更改anaconda官方源（conda add channels命令自行网上查询） 第二步：创建pytho
解决torch.version.cuda=None以及torch.cuda.is_available()=False
qq_63075864的博客
01-08 1683
然后就出现了上面的问题，看了下别人的博客，好像如果conda配置了清华镜像源，然后conda install安装的就是cpu版本的torch，不是gpu版本的，我也不知道是不是这个问题。先把安装的torch卸载了，然后用pip安装gpu版本的torch（我没用镜像源，我开了外网下好像），
python清华源安装
最新发布
weixin_52119087的博客
05-18 445
【代码】python清华源安装。
清华源
yalipf的博客
02-14 5327
https://blog.51cto.com/m51cto/2161697?source=dra
pip清华源（国内清华镜像）
hhq2002322的博客
07-30 6098
摘要：为解决Python安装国外第三方库速度慢的问题，推荐使用清华镜像源。清华镜像库全且稳定，使用方式为在pip install命令后添加"-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"参数，如安装scikit-learn时速度可提升5倍。该方法简单有效，只需在安装命令中指定镜像源地址即可大幅提升下载速度。
Pip源设置（清华源）相关总结
lonelyxxyo的博客
10-15 838
清华大学开源软件镜像站。
pip下载镜像源汇总
m0_46160927的博客
04-11 5695
为了每次不用到处查找镜像源，所以做个经常会使用的镜像源汇总： 清华大学 ：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科学技术大学 ：http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 华中科技大学：http://pypi.hustunique.com/ 豆瓣源：http://pypi.douban.com/simple/ 腾讯源：http
清华源等镜像地址
lcx9451的博客
06-26 3万+
清华源镜像地址：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
windows环境离线配置安装pytorch+遇到的坑
12-20
在Windows环境下离线安装PyTorch可能会遇到一系列挑战，但通过一些技巧和注意事项，我们可以确保安装过程顺利进行。首先，我们需要了解自己的系统环境，特别是Python和CUDA的版本，因为PyTorch的安装依赖于这些信息...
WIn10+Anaconda环境下安装PyTorch(避坑指南).zip
03-01
如果conda安装失败，可以尝试更换conda源，例如使用阿里云或清华源。对于版本兼容性问题，确保Python、PyTorch和CUDA的版本匹配。 安装完成后，验证PyTorch是否安装成功，可以运行以下代码： ```python import ...
安装pytorch（CPU版本）避坑！！！
m0_74250643的博客
10-20 1365
安装CPU版本的Pytorch
日常记录（持续更新）
m0_58627397的博客
08-28 1350
环境配置、数据使用等深度学习相关一些基础（借鉴诸多大佬的然后进行记录，方便自己和需要的朋友使用）
关于SD webui 部署运行的一些坑
cxs812760493的博客
05-18 3315
安装完毕后，再打开stable diffusion根目录的webui-user.bat会发现不再要求安装GFPGAN。如果还是无法安装gfpgan的原因是网络问题，就算已经科学上网，并设置为全局，也无法从github上下载源代码，从而导致install失败。因为stable diffusion会在其根目录创建虚拟python环境venv，因此安装方法与github有所不同。解决方法是直接到github下载 GFPGAN 代码到本地，并进行本地安装。不过是在虚拟环境venv下的。
关于torch.cuda.is_available() 返回False 详细说明及解决
热门推荐
qyhua的专栏
02-23 4万+
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台(通用计算构建的运算平台，是建立GPU显卡驱动层之上，必须与之相匹配。cuda的上层通常是各种机器学习库如PyTorch,cuDNN)。cuda作用是利用NVIDIA GPU（图形处理单元）的强大计算能力来加速各种科学计算、数值模拟和深度学习任务。cuda与gpu与PyTorch的关系图如下：gpu。
如何检查 Pytorch 所使用的 Cuda 版本？
程序猿视角
05-28 6093
这个命令将返回当前PyTorch安装所使用的CUDA版本。如果返回值为None，那么PyTorch并未使用CUDA。请注意，如果您同时安装了多个CUDA版本，则PyTorch将使用其中的一个版本。在这种情况下，建议您先通过nvcc -V命令检查各版本CUDA的版本号，并确认PyTorch使用的是您所期望的版本。
window10+pytorch+cuda+torch.cuda.is_available()=False 驱动器版本问题
Oudasheng的博客
12-12 3673
1.安装pytorch： 网址：https://pytorch.org/ 我是用pip去安装的，我的python版本是3.7，注意在cuda那里一定不能选none，我直接选的是10.1版本的pytorch.cuda，将下面的那段command运行一下 2.测试pytorch和它的cuda的安装版本和是否能够调用： import torch print(torch.__version_...
torch.cuda.is_available（）显示false的原因
god_roading的博客
06-08 6638
GTX2060 pytorch 1.6 cuda 10.2 cudnn 7.6.5 各方面都安装适配的特别好，可是不知道为什么就显示调用不上CUDA。 查了好久，发现pytorch可能也分为CPU和GPU版本的，虽然不像tensorflow那样有不同的名字（tensorflow-gpu，tensorflow），但是如果在conda中直接执行一下命令 conda install pytorch=xxx 安装的将会是CPU版本的，此时无论你的CUDA和CUDNN适配的多好，torch.cuda.is_avai
配置并验证cuda和pytorch联动使用
weixin_44259499的博客
06-14 1963
文章提供了一个关于如何配置PyTorch以使用GPU加速的指南。主要内容包括： - 创建和激活Python虚拟环境。 - 检查系统是否安装了兼容的CUDA版本，并确认PyTorch配置为使用CUDA。 - 通过PyTorch官网选择与CUDA版本兼容的PyTorch版本进行安装。 - 验证PyTorch是否正确配置了CUDA，包括检查版本和设备信息。 - 提供两种方法来实时监控GPU使用情况：使用PowerShell命令循环或创建批处理文件。 - 通过一个简单的PyTorch脚本测试GPU是否正常工作。
conda安装pytorch配置清华镜像
03-11
<think>好的，我现在需要帮助用户配置清华镜像来通过conda安装PyTorch。首先，我得回忆一下之前的相关知识，确保步骤正确。 用户提到了几个引用，其中引用[1]和[3]提到添加清华镜像的源，以及安装PyTorch的具体命令。引用[4]则针对Windows系统可能有特别说明。不过用户没有特别说明系统是Windows还是Linux，可能需要给出通用的步骤，或者同时涵盖不同系统的情况。 首先，配置清华镜像源是关键步骤。根据引用[1]，需要执行几个conda config命令来添加通道。这些命令应该包括free、main和其他可能需要的通道。然后设置显示通道URL。接下来，安装PyTorch时，用户需要移除原来的-c pytorch参数，因为这会强制使用默认通道，导致镜像源失效。引用[3]中的例子展示了如何替换为清华源的地址。 需要注意的坑，比如通道的优先级问题，可能需要用户确认通道顺序是否正确。另外，安装命令中的cudatoolkit版本需要与用户的CUDA版本匹配，否则可能导致安装失败或不兼容。 然后，步骤应该是先配置镜像源，再执行安装命令。对于不同的操作系统，路径可能不同，但conda命令通常是跨平台的。不过，引用[4]提到Windows下的步骤，可能需要特别处理，比如环境激活的方式，或者路径中的反斜杠。但用户的问题中没有明确系统，所以可能需要通用步骤，并在注意事项中提及系统差异。 最后，验证安装是否成功，用户可以通过Python导入torch并检查版本和CUDA是否可用。这部分需要给出简单的代码示例，确保用户能正确验证。 总结步骤：配置镜像源→安装PyTorch（注意移除-c参数）→验证安装。同时，需要提醒用户注意版本匹配和通道顺序的问题，避免常见错误。</think>### 配置清华镜像使用conda安装PyTorch的步骤 以下是详细操作流程，适用于Windows/Linux/macOS系统： 1. **添加清华镜像源** 在终端（Anaconda Prompt或命令行）中依次执行以下命令，添加清华镜像的默认通道和PyTorch专用通道： ```bash 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/linux-64/ # Linux系统 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ # Windows系统 conda config --set show_channel_urls yes ``` 此操作会修改`~/.condarc`文件，确保镜像源优先级高于默认源[^1][^2]。 2. **安装PyTorch** 通过以下命令安装指定版本的PyTorch（以CUDA 11.3为例）： ```bash conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 ``` **关键点**： - 必须**移除原命令中的`-c pytorch`参数**，否则会覆盖镜像源配置，仍从官方源下载[^3] - 根据CUDA版本调整`cudatoolkit`的值（如11.6/10.2等） - 若无需GPU支持，可将`cudatoolkit`替换为`cpuonly` 3. **验证安装** 运行Python并执行以下代码： ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出1.11.0 print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示GPU支持正常 ``` #### 常见问题与注意事项 - **镜像同步延迟**：清华镜像可能存在数小时同步延迟，若安装失败可尝试次日重试 - **通道优先级冲突**：通过`conda config --get channels`检查通道顺序，确保清华镜像在前 - **Windows路径问题**：若提示文件路径错误，尝试使用管理员权限运行Anaconda Prompt[^4]
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