怎么装合适的GPU版本的torch

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文章标签： pytorch 深度学习 人工智能
于 2025-02-25 10:51:06 首次发布
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怎么装合适的GPU版本的torch
比如想装torch==1.13.1
直接用清华源镜像会安装对应的CPU版本，找清华源的GPU版本又麻烦！
可以先用官网网址，虽然下载很慢但是在安装过程中给出了下载的地址

pip install torch==1.13.1+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pip install torchvision==0.14.1+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pip install torchvision==0.14.1+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://pypi.ngc.nvidia.com
Looking in links: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
Collecting torchvision==0.14.1+cu116
  Downloading https://download.pytorch.org/whl/cu116/torchvision-0.14.1%2Bcu116-cp39-cp39-win_amd64.whl (4.8 MB)

https://download.pytorch.org/whl/cu116/torchvision-0.14.1%2Bcu116-cp39-cp39-win_amd64.whl
然后将地址粘贴到谷歌浏览器中直接下载
最后离线安装

Fu_Xingwen
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手把手教你快速安装gpu版本的pytorch
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07-04 7468
比如pytorch版本是1.10.1（需要对应），环境创建时python版本是3.8 （需要对应），cuda 12.3（比它小的都可以），那么下面几个可以下载，选一个下载，最好装到一个英文路径下。第五步：验证torch安装是否成功，import torch成功说明安装成功，如果torch.cuda.is_available()返回False 时，说明装了cpu版本的。比你的CUDA低版本的都能安装，看好对应的版本就可以了，不用官网的命令安装（会很慢）可以看到，pytorch是cpu版本的。
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如图所示，我的cuda版本是12.3，下载torch的版本是向下兼容的，所以以我的例子，在cuda<=12.3的torch版本我都可以下载。等待片刻即可下载好gpu版本的torch。同理下载对应的torchvision也是一样的道理。，说明安装好的就是GPU版本的torch，如果是cpu版本的torch的话，是不带。为自己创建的环境的名字，可以自己起想要的环境名字，是通音频相关包，不搞音频的话，可以不用下载安装。是你所制定的python版本，可以自己选择。找到自己想要下载的版本，点击即可下载。
gpu版本的torch安装！实测可行
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03-22 413
选择需要whl文件下载之后，确定好文件的目录和名字后，在conda的虚拟环境下执行下面的指令即可。大家根据自己的文件名和文件目录修改这条指令。不要用清华源安装，安装的是cpu版本的。
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2025年最新的Pytorch-gpu版本安装，满足各种安装需求同时对torch2.6.0版本进行安装，完全面向小白，过程详细。
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无痛安装gpu版本torch
Linux下GPU版本pytorch清华源安装
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参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/cyy0789/article/details/131137525。首先确保安装了anaconda，在anaconda prompt命令行窗口创建虚拟环境。conda create -n pytorch python==版本。conda activate pytorch==版本。输入conda list检查一下。
快速安装GPU版PyTorch（清华源）
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设置镜像源通过命令，将pip默认的包源更改为清华镜像源，能够有效加速包的下载速度，尤其是对于在中国大陆的用户。使用清华镜像源的好处是，它提供了本地化的源，减少了跨境访问的延迟。安装 PyTorch 等库使用命令安装指定版本的 PyTorch 相关库，并通过指定官方源（如 CUDA 11.8 版本的 PyTorch）。通过这种方式，你可以确保安装的是兼容你机器的 CUDA 版本的 PyTorch，从而能够利用 GPU 提升计算性能。
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作者为新电脑r9000p装pytorch时，没有注意自己的cuda版本是12.1（小伙伴自行百度下如何查看），装了旧版的torch结果import报错！输入python，然后import torch，这个时候稍微等一下有点慢，然后torch.cuda.is_available()，如下图所示，出来True说明可以调用cuda！上面是官方链接，不知道为什么我科学上网了下的还是非常慢，而且看网上有下好之后还有问题的，于是果断选择清华源！然后输入conda list看一下有哪些库，这三个出来就没问题了！
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gpu版本torch下载慢
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<think>好的，我现在需要帮助用户解决PyTorch GPU版本下载速度慢的问题，同时推荐国内镜像源。根据用户提供的引用内容，我需要整理出有效的方法。 首先，用户提到国内镜像源可以加速下载，但GPU版本通常只能通过国外源下载，导致速度慢。引用[1]、[2]、[4]和[5]都提到了这个问题，并给出了一些解决方法。引用[4]提到使用阿里云镜像源安装CUDA 11.3版本的PyTorch，这可能是可行的替代方案。需要确认用户是否需要特定CUDA版本，比如11.1，但国内源可能没有，所以建议使用相近版本如11.3。 然后，引用[3]给出了官方的conda命令安装，但用户可能因为网络问题下载慢。这时候可以建议用户去掉-c pytorch参数，改为使用国内镜像源。引用[5]提到conda的环境管理，可能需要配置conda的镜像源，比如清华源，但需要注意是否支持GPU版本。 另外，引用[1]和[2]提到手动下载whl包的方法。用户可能更倾向于使用pip命令直接安装，所以需要提供具体的pip命令，结合国内镜像的URL，如使用阿里云或清华的源。例如，引用[4]中的pip install命令加上-f参数指定镜像地址。 还要注意CUDA版本与PyTorch的兼容性，用户需要根据显卡驱动选择合适的版本。引用[5]指出只有N卡才能安装CUDA版本，需要确认用户的显卡是否为NVIDIA。 总结步骤应该是：1. 使用国内镜像源通过pip安装指定版本的PyTorch GPU版；2. 配置conda镜像源，去掉官方通道；3. 手动下载whl包并安装。同时提醒用户检查CUDA兼容性，并验证安装是否成功。</think>### 如何加快PyTorch GPU版本的下载速度 #### 1. **使用国内镜像源加速下载** PyTorch GPU版本官方源下载速度较慢，可通过国内镜像源（如阿里云、清华源）加速。以下以阿里云镜像为例： ```bash pip install torch==1.13.0+cu117 torchvision==0.14.0+cu117 torchaudio==0.13.0 \ -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu117/ ``` - **关键点**：根据CUDA版本（如11.7、11.8）调整命令中的`cu117`参数，镜像地址需对应PyTorch版本[^4]。 #### 2. **配置Conda镜像源（若使用Conda）** 若通过Conda安装，需删除`-c pytorch`参数，改用国内镜像源： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c nvidia ``` - **注意**：需提前配置Conda清华源或中科大源，避免解析官方源导致速度慢[^3][^5]。 #### 3. **手动下载whl文件安装** 若网络不稳定，可手动从镜像站下载whl文件后本地安装： 1. 访问阿里云PyTorch镜像站：https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/ 2. 根据CUDA版本选择对应whl文件，例如： ```bash pip install torch-1.13.0+cu117-cp38-cp38-linux_x86_64.whl ``` #### 4. **验证安装与CUDA兼容性** 安装完成后，运行以下代码验证GPU是否可用： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 输出应为True print(torch.version.cuda) # 检查CUDA版本 ``` --- ###
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