pip 使用清华源加速下载包

 

清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/

pip更换临时源为清华源

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

或者在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple,例如

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

永久更换源(Linux)

在.config文件夹中创建pip/pip.conf

使用命令:

sudo mkdir pip
cd pip
sudo gedit pip.conf

添加源

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

 

conda添加源

看到清华的conda源又可以用了,公告: Anaconda 镜像即将恢复

使用下面命令添加USTC仓库镜像::

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

详细看 Anaconda 源使用帮助

 

使用清华源加速下载最新版pytorch,使用以下命令:


python3 -m pip install --upgrade torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 

### 使用清华大学镜像源通过PIP安装PyTorch 为了提高下载速度并减少网络问题,在中国地区推荐使用清华大学的Python软件索引镜像来安装PyTorch。具体操作如下: #### 设置全局配置指向清华大学镜像源 可以通过修改`pip`的全局配置文件使所有的`pip install`命令默认都从清华大学镜像源获取资源。 ```bash pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 此命令会更新用户的pip配置,使得之后的所有pip指令都将自动采用该镜像源作为默认的索引地址[^1]。 #### 安装指定版本的PyTorch及其依赖库 对于特定版本的需求,可以利用清华提供的稳定版链接以及阿里云Pypi镜像一起完成安装过程。例如要安装PyTorch 1.4.0和其配套工具集torchvision 0.5.0,则执行下面这条语句: ```bash pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ ``` 这里指定了两个参数:`-f`用于指定额外查找二进制文件的位置;而`-i`则用来覆盖当前使用的简单仓库URL[^2]。 #### 直接安装最新版本的PyTorch 如果不关心具体的版本号只想快速获得最新的稳定发布版,可以直接运行简单的pip install命令加上清华镜像源选项: ```bash pip install torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 这一步骤能够有效地加速整个安装流程,并且通常只需要几分钟时间就能顺利完成[^3]。 #### 验证安装是否成功 一旦上述任一方式下的安装完成后,可以在Python环境中尝试导入这些模块并打印它们各自的版本信息以确认安装无误: ```python import torch print(torch.__version__) ``` 如果程序正常输出了PyTorch的版本号,则说明已成功完成了PyTorch与torchvision的安装[^4]。
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