conda安装pytorch下载速度过慢(Windows下)

本文介绍了一种通过更换下载源至清华源来加速PyTorch下载速度的方法,包括配置Anaconda环境、添加下载源及从官网获取安装命令的步骤。

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在Pytorch的官网上下载pytorch的时候速度十分的慢,解决的方法为:将下载源更换为清华源

转载自:https://blog.youkuaiyun.com/watermelon1123/article/details/88122020

1. 首先打开anaconda的power shell,然后添加下载清华的下载源
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 

同时添加第三方的下载源(强烈建议添加,否则有可能在清华源找不到这个库)

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/
2、到Pytorch官网上选择相应的安装版本版本

主要是平台、cpu、安装方式的选择,得到安装的命令
在这里插入图片描述

3、复制上面这条命令,注意:将命令最后面的 -c Pytorch 去掉

这样就可以从清华源上下载
在这里插入图片描述
经过测试,这个方法是可以使用的

<think>好的,我现在需要帮助用户解决在conda安装PyTorch时环境构建卡住的问题。首先,我得回忆一下用户提供的引用内容,看看有没有相关的线索。用户提到了几个引用,其中引用[1]和[3]提到了安装nvcc和使用源码编译的方法,引用[3]还提到了使用conda安装nvcc,可能和解决PyTorch安装卡顿有关。 首先,用户的问题是关于conda install pytorch卡住。常见的原因可能包括网络问题、依赖冲突、或者conda在解决环境时计算时间过长。我需要结合用户提供的引用信息来给出解决方案。 根据引用[1],用户在安装flash-attn时遇到问题,是因为没有在虚拟环境中安装nvcc,导致调用了系统CUDA。解决方法是conda install cuda-nvcc。这可能和PyTorch安装有关吗?PyTorch通常需要CUDA的支持,但安装PyTorchconda应该会自动处理依赖,不过如果用户的环境中存在CUDA版本冲突,可能需要先处理CUDA的安装。因此,可能建议用户检查CUDA版本是否兼容,或者尝试安装nvcc? 另外,引用[3]提到了使用源码编译安装flash-attn,可能需要较长时间。但用户的问题是关于conda安装PyTorch卡住,可能需要排除是否是因为某些依赖下载缓慢或卡住。这时候,可能需要建议用户更换conda源到国内镜像,或者使用Mamba来加快依赖解析。 用户提供的引用中,引用[4]提到了安装lmdeploy和其他依赖时使用的命令,可能和虚拟环境的激活有关,所以可能建议用户确保环境正确激活,避免全局安装导致的冲突。 接下来,我需要整理解决步骤: 1. 更换conda源到国内镜像,比如清华源或中科大源,以加快下载速度,减少卡顿的可能。这属于常见问题,网络慢会导致conda卡在解决环境或下载阶段。 2. 使用Mamba替代conda,因为Mamba的依赖解析更快,可以解决conda长时间卡在解决环境的问题。用户可能没有安装Mamba,需要先conda install mamba,然后用mamba install pytorch。 3. 指定更精确的版本,减少conda在解决依赖时的搜索空间。例如,指定PyTorch版本、cudatoolkit版本,以及Python版本。比如:conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia。这样明确的版本可能帮助conda更快找到合适的包组合。 4. 检查现有环境是否存在冲突的包。有时候,现有的包可能导致依赖冲突,conda需要更长时间解析。可以尝试新建一个干净的conda环境,再安装PyTorch,避免旧环境的干扰。 5. 手动安装CUDA工具包,如引用[1]提到的conda install cuda-nvcc,确保CUDA相关依赖正确安装,避免conda安装过程中处理复杂的CUDA依赖导致卡顿。 6. 如果以上方法都不奏效,考虑使用pip安装PyTorch。虽然conda通常更推荐,但有时pip安装可能更直接,但需要注意与CUDA版本的兼容性。比如,从PyTorch官网获取pip命令,如pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121。 此外,用户可能遇到的另一个问题是虚拟环境的问题,比如环境未正确激活,或者权限问题导致安装卡住。需要提醒用户确保在正确的环境中操作,并检查是否有足够的权限或磁盘空间。 需要将这些步骤结构化,分点列出,并引用相关的引用内容。例如,更换源和Mamba属于常规解决方案,而安装nvcc可能与引用[1]有关。新建环境类似于引用[4]中的激活环境步骤。 同时,用户的问题可能涉及到多个方面,所以需要综合各种可能的解决方法,并给出逐步的建议,让用户逐一尝试。</think>针对conda安装PyTorch时环境构建卡住的问题,以下是分步解决方案: --- ### **解决方案** #### **1. 更换国内镜像源加速下载** conda默认源可能因网络延迟导致依赖解析缓慢。改用国内镜像(如清华源)可显著提升速度: ```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/ conda config --set show_channel_urls yes ``` #### **2. 使用Mamba替代conda** Mamba是conda的快速替代工具,依赖解析速度更快: ```bash conda install mamba -n base -c conda-forge mamba install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia ``` #### **3. 指定精确版本减少依赖冲突** 明确指定PyTorch、CUDA和Python版本,缩小依赖搜索范围: ```bash conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia ``` #### **4. 创建独立虚拟环境** 避免全局环境包冲突,新建环境隔离安装: ```bash conda create -n pytorch_env python=3.10 conda activate pytorch_env conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch -c nvidia ``` #### **5. 手动安装CUDA工具包** 若CUDA依赖问题导致卡顿,可预装兼容的CUDA工具包[^1]: ```bash conda install cuda-nvcc cudatoolkit=12.1 -c nvidia ``` #### **6. 尝试pip安装(备选方案)** 若conda仍卡住,改用pip安装(需注意CUDA版本匹配): ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` --- ### **注意事项** - **网络稳定性**:确保网络连接正常,避免中途断线。 - **磁盘空间**:检查安装目录是否有至少10GB可用空间。 - **权限问题**:Linux/Mac用户可尝试加`sudo`,Windows用户以管理员身份运行终端。 --- ### **相关问题** 1. 如何验证PyTorch安装后是否支持GPU加速? 2. Conda与pip混合安装时如何避免依赖冲突? 3. PyTorch不同CUDA版本之间如何切换? 4. 如何彻底卸载conda环境中的PyTorch? --- 以上方法结合了镜像加速、工具优化和环境隔离策略,可有效解决环境构建卡顿问题。若仍遇到问题,建议检查日志文件(`~/.conda/logs`)定位具体原因。
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