torch torchvision 下载地址

该文提供PyTorch和torchvision夜间版本的下载链接,包括tsinghua.edu.cn的镜像。在使用pip安装时,需检查兼容性标签(如CP38),确保选择与Python版本匹配的包。
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<think>我们参考了多个引用,提供了三种主要方法来解决安装PyTorch相关库时下载慢的问题:镜像加速、手动下载whl文件安装、使用PyTorch官方历史版本匹配工具。下面详细介绍每种方法。 </think>### 解决pip安装PyTorch速度慢的方法 参考引用内容,以下是三种高效的解决方案: #### 1. 使用国内镜像源加速安装(推荐) ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio \ --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu115 \ -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` - `--index-url`:指定PyTorch官方仓库(支持CUDA 11.5) - `-i`:使用清华镜像源加速依赖包下载 - 优势:无需手动下载文件,单命令完成[^1] #### 2. 手动下载whl文件离线安装 1. 访问PyTorch官方whl仓库: ```bash https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 2. 根据系统环境下载对应版本(示例如下): - torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl - torchvision-0.9.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 3. 本地安装: ```bash pip3 install torch-xxx.whl pip3 install torchvision-xxx.whl ``` - 适用场景:网络环境极差时[^2][^4] #### 3. 使用官方版本匹配工具 1. 访问PyTorch历史版本页面: ```bash https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ ``` 2. 选择对应CUDA版本的安装命令,如: ```bash pip install torch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 ``` - 优势:自动匹配兼容版本,避免依赖冲突[^3][^5] > **注意**:安装前需确认CUDA版本(通过`nvcc -V`),选择匹配的PyTorch版本[^5] ---
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