conda添加pytorch清华源
时间: 2025-01-30 10:47:10 浏览: 92
### 配置 Conda 使用清华大学镜像安装 PyTorch
为了确保顺利安装 GPU 版本的 PyTorch 并避免潜在问题,建议按照以下方法操作:
#### 设置清华源作为默认通道
首先设置清华源为默认的 Anaconda 通道,这可以通过修改 `channels` 来实现。运行如下命令来添加多个必要的清华镜像源频道[^4]。
```bash
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
```
#### 安装特定版本的 PyTorch 和依赖项
对于 CUDA 11.3 的环境,可以使用下面这条命令来指定安装带有相应 CUDA 工具包支持的 PyTorch、torchvision 和 torchaudio 版本[^1]。
```bash
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
```
如果希望安装其他 CUDA 或者 PyTorch 版本,则可以根据需求调整上述命令中的版本号和 CUDA 套件版本。
#### 处理可能存在的冲突
有时可能会遇到名为 `cpuonly` 的软件包干扰 GPU 版本 PyTorch 的正常安装过程。为了避免这种情况发生,在尝试安装之前应该先确认当前环境中是否存在该软件包,并在必要时将其移除。
查看已安装的包列表并寻找 `cpuonly` 是否存在:
```bash
conda list | grep cpuonly
```
若有发现则通过下述指令予以删除:
```bash
conda uninstall cpuonly
```
完成以上步骤之后再次执行 PyTorch 的安装命令即可成功获取到所需的 GPU 加速版库文件。
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