pytorch镜像安装【清华源】

最新推荐文章于 2025-06-26 17:08:16 发布
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#anaconda #python

这篇博客介绍了如何通过清华源安装PyTorch，包括conda安装过程中的常见问题和解决方案，如长时间下载导致的错误及如何使用清华源加速。此外，还提到了Python pip安装时遇到`ReadTimeoutError`的处理方法，提供了一些国内镜像站点以加快下载速度。

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

常规步骤：

  • 首先，先去pytorch官网，找到合适自己环境的命令；
    在这里插入图片描述
    注：你用conda安装，就要有conda卸载；用pip安装，就用pip卸载
  • 然后，你就会漫长的等待……
  • 最后，就会一直出现下面的错误提示，如果要想下载成功，可以中断后在继续下载，再中断，再下载，再中断，再下载……
OpenSSL.SSL.Error: [('SSL routines', 'ssl3_get_record', 'decryption failed or bad record mac')

清华源安装

在用conda安装的过程中会经常遇到的一个问题，就是：软件太大，老是下载中断
我要下载一个软件，conda会告诉我这个软件底层依赖好几个其他的软件，需要

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在清华镜像上安装PyTorch
Bsv___的博客
10-10 6241
然后，复制安装命令并在命令行界面中运行该命令。PyTorch是一个广泛使用的开源深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。安装完成后，你可以通过编写一个简单的Python脚本来验证PyTorch是否正确安装。请注意，在上述命令中，我们使用了清华镜像提供的地址作为安装源，以加快下载速度。运行该脚本，如果没有错误出现并且能够正确打印PyTorch的版本和计算结果，则说明PyTorch已成功安装并可以正常工作。在命令行界面中，粘贴刚刚复制的安装命令，并按下回车键以运行该命令。
清华镜像还可以这么用之Anaconda+PyTorch环境配置
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歪门邪道使用清华镜像配置Pytorch
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下载安装pytorch时记得去掉-c pytorch因为已经加入的清华镜像源了，所以就不需要这个pytorch。输入conda config --show channels查看已经加入的镜像源。个人见解，或有错误，不喜勿喷。
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志在山顶的人，不会贪念山腰的风景
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在国内，由于网络限制，直接从 PyTorch 官方源下载可能会遇到速度慢或无法访问的问题。为了解决这一问题，可以使用国内镜像源来加速下载和安装 PyTorch。
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【新方法】通过清华镜像源加速 PyTorch GPU 2.5安装及 CUDA 版本选择指南
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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。
pytorch安装-国内镜像源
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在安装好cuda和cudnn之后安装pytorch的方法 网上很多的方法都不是镜像下载，或者镜像下载因为系统的问题找不到库 打开官网，找到对应合适的版本（cuda)： https://pytorch.org/get-started/locally/ 之后复制下面这一行指令： conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch 接下来就是关键一步了， 把-c pytorch表示的pytorch源，更改为国内的镜像。
太实用了!Pytorch快速安装清华源 方法，最优国内镜像选择，妥妥的！
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本篇将详细介绍如何在Windows 10或11系统上，通过使用清华源（Tuna）来快速安装PyTorch，以及如何利用Mini Conda这一轻量级的conda环境管理器。 首先，让我们了解**Mini Conda**。Mini Conda是Anaconda的精简版，它...
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win10使用清华源快速安装pytorch-GPU版(推荐)
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总结以上所述，使用win10操作系统安装PyTorch-GPU版，通过配置清华源可以极大加快下载速度，并且通过官网提供的安装命令，可以快速且准确地安装所需版本的PyTorch及其依赖。安装过程中需要注意CUDA版本的匹配，以及...
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由于国内直接安装pytorch会很慢，而且容易出错，所以一般会采用清华镜像安装速度会快很多。详细步骤直接引用自这里：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 步骤一：修改.condarc文件 在“C:\Users\用户名” 目录下找到.condarc文件，将下面的内容拷贝到这个文件。如果没有这个文件，可先执行conda config --set show_channel_urls yes生成该文件之后再修改。 channels: ...
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使用清华源镜像安装pytorch 在用conda安装软件的过程中会经常因为软件太大而下载中断。利用清华源镜像可有效解决这一问题。 step1 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 --
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在安装是找了很多方法如，离线安装，镜像下载等等最终还是这种方法好用，输入镜像： 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 然后再
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最后将命令复制到命令行，删除 -c pytorch后增加地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64。输入命令 pip install torch -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 即可完成安装。输入 torch.cuda.is_available() ，如果返回true则表示GPU可以使用。
使用清华镜像安装pytorch
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前期准备： 1、配置python环境，python3.8 2、安装Anaconda最新版（建议通过清华镜像下载安装包） 3、配置CUDA11.4（前提是电脑有NVIDIA显卡） 安装pytorch： （1）网上好多推荐使用Conda，通过清华镜像安装下载pytorch 先添加清华镜像路径 conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channe
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pytorch安装 前提 安装pytorch的命令 打开 pytorch官网 根据电脑配置选择对应的安装命令 若没有英伟达的GPU，在CUDA选择None 若有英伟达的GPU，先查看自己的cuda版本 ​ 右键——英伟达控制面板——帮助——系统信息——组件(如下图所示) 1.VPN安装 由于conda的服务器在国外，国内石油conda安装软件总是特别慢，遇到大型的包，其速度可想而知，关键是慢还无法安装成功 使用VPN可以直接执行安装命令如：conda install pytorch to
pytorch安装清华镜像源windows
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PyTorch安装清华镜像源在Windows上通常是为了加速库文件的下载速度，因为有时候官方仓库可能会有访问延迟。以下是安装步骤： 1. **安装Python**：首先确保你已经安装了Python（推荐使用Python 3.6以上版本），可以在官网https://www.python.org/downloads/windows/ 下载并安装。 2. **安装Anaconda或Miniconda**：Anaconda是Python的一个发行版，包含了很多科学计算相关的库，如PyTorch。你可以从https://docs.anaconda.com/products/distribution/ 官网下载适合Windows的版本，并按照指示安装。 3. **配置环境变量**： - 打开命令提示符（`cmd`或`PowerShell`）。 - 添加Anaconda到系统PATH环境变量，输入命令： ``` set PATH=%USERPROFILE%\AppData\Local\Continuum\anaconda3;%PATH% ``` 或者创建一个新的环境变量指向Anaconda安装路径，例如 `C:\ProgramData\Anaconda3`。 4. **安装PyTorch**： - 打开命令提示符，在终端输入以下命令安装PyTorch（替换`cpu`为`cuda`如果需要GPU支持，同时提供正确的CUDA和cuDNN版本）： ``` conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c torch -c anaconda ``` 如果遇到网络问题，可以添加`--use-channels=defaults,pytorch`来指定使用清华大学的镜像源： ``` conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c torch -c anaconda --use-channel=defaults,pytorch ``` 5. **验证安装**： 使用命令`python -m torch`检查PyTorch是否成功安装并确认来自清华镜像源。
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