pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 下载太慢了怎么办

时间: 2025-07-08 07:29:59 浏览: 1
<think>好的，用户想加快用pip安装PyTorch和相关库的速度。他们指定了具体的版本和CUDA版本，还提到了使用extra-index-url。我得回忆一下常见的加速方法。 首先，用户可能遇到的问题是下载速度慢，特别是从官方源下载大文件的时候。这时候常用的办法是换用国内的镜像源，比如清华源或者阿里云源。不过PyTorch的官方包可能不在这些镜像里，所以需要同时指定官方和镜像源。 参考用户提供的引用，特别是引用[1]和[2]，他们建议使用--extra-index-url来指向PyTorch的官方CUDA仓库，同时用-i参数指定国内镜像源。例如，清华源可以加速其他依赖包的下载，而PyTorch本身的whl文件还是从官方下载，这样结合应该能加快速度。 另外，用户提到分开安装torch、torchvision和torchaudio，这样可能避免同时下载多个大文件导致的超时问题，引用[2]中的方法。不过用户现在想一次性安装三个包，可能需要权衡是否分开安装更稳定。 还有一种方法是预先下载whl文件，然后本地安装。用户可以参考引用[3]中的建议，到GitHub或PyTorch官网找到对应版本的whl文件，用下载工具（比如迅雷）多线程下载，可能会更快。下载完成后用pip install直接安装本地文件，这样不需要经过网络下载，速度最快。 此外，使用pip的--timeout参数增加超时时间，防止下载大文件时中途断开。还有--retries可以增加重试次数，避免网络波动导致失败。 总结下来，步骤应该是： 1. 使用国内镜像源加速依赖包的下载。 2. 同时指定PyTorch的官方extra-index-url来获取正确的CUDA版本。 3. 如果网络不稳定，考虑分开安装每个包。 4. 或者预先下载whl文件进行本地安装。 5. 调整pip参数，增加超时和重试次数。 需要检查用户提供的命令是否正确，比如是否有拼写错误，版本是否匹配。例如，torchaudio的版本是否兼容当前的PyTorch版本。同时提醒用户确认CUDA版本是否与他们的系统匹配，避免安装后无法使用。 最后，生成相关问题的时候，应该涵盖其他常见问题，比如版本选择、安装失败处理、环境验证等，这样用户后续可能有帮助。</think>### 加速 PyTorch 安装的解决方案 #### 1. **使用国内镜像源加速下载** 通过添加 `-i` 参数指定国内镜像源（如清华源）加速依赖包的下载，同时通过 `--extra-index-url` 指定 PyTorch 的官方仓库以确保正确获取 CUDA 版本： ```bash pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 \ --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 \ -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 此命令会优先从清华源下载通用依赖包，而 `torch`、`torchvision` 等核心包仍从 PyTorch 官方仓库获取[^1]。 --- #### 2. **分步安装减少超时风险** 若网络不稳定导致超时，可分别安装每个包： ```bash pip install torch==1.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install torchvision==0.14.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 分步安装可减少单次下载量，降低超时概率[^2]。 --- #### 3. **预下载 whl 文件本地安装** 1. 访问 [PyTorch 官方仓库](https://download.pytorch.org/whl/cu116) 手动下载对应版本的 `.whl` 文件： - `torch-1.13.1+cu116-cp39-cp39-linux_x8
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pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 但用户遇到无法找到版本的情况。可能的原因包括： 1. **Python...

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We recommend using Anaconda for the installation process: shell # Clone the repository $ git clone https://github.com/LMD0311/PointMamba.git $ cd PointMamba # Create virtual env and install PyTorch $ conda create -n pointmamba python=3.9 $ conda activate pointmamba (pointmamba) $ pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 # Install basic required packages (pointmamba) $ pip install -r requirements.txt # Chamfer Distance & emd (pointmamba) $ cd ./extensions/chamfer_dist && python setup.py install --user (pointmamba) $ cd ./extensions/emd && python setup.py install --user # PointNet++ (pointmamba) $ pip install "git+https://github.com/erikwijmans/Pointnet2_PyTorch.git#egg=pointnet2_ops&subdirectory=pointnet2_ops_lib" # GPU kNN (pointmamba) $ pip install --upgrade https://github.com/unlimblue/KNN_CUDA/releases/download/0.2/KNN_CUDA-0.2-py3-none-any.whl # Mamba (pointmamba) $ pip install causal-conv1d==1.1.1 (pointmamba) $ pip install mamba-ssm==1.1.1 win如何进行接下来的操作？？

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 $\textbf{步骤4：安装基础依赖}$ cmd pip install -r ...

（3）v1.10.1 ~ v1.7.02. 安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自 pytorch 的 github 官方文档：pytorch/vision: Datasets, Transforms and Models specific to Computer Visionpytorch 安装官网：Start Locally | PyTorchpytorch 之前版本的安装命令：Previous PyTorch Versions | PyTorchtorch、torchvision 等相关库：download.pytorch.org/whl/torch_stable.html其中，命令中 "-c pytorch" 表示官方源，自己换源可以去掉。torch 版本 torchvision 版本 torchaudio 版本 支持的 Python 版本（示例） Cuda 版本2.5.1 0.20.1 2.5.1 >=3.9, <3.13（3.12）[9/10/11/12] 12.4/12.1/11.82.5.0 0.20.0 2.5.0 >=3.9, <3.13（3.12） 12.4/12.1/11.82.4.1 0.19.1 2.4.1 >=3.8, <3.13（3.12）[8/9/10/11/12] 12.4/12.1/11.82.4.0 0.19.0 2.4.0 >=3.8, <3.13（3.12） 12.4/12.1/11.82.3.1 0.18.1 2.3.1 >=3.8, <3.13（3.12）8/9/10/11/12 12.1/11.82.3.0 0.18.0 2.3.0 >=3.8, <3.13（3.12） 12.1/11.82.2.2 0.17.2 2.2.2 >=3.8, <3.12 [8/9/10/11] 12.1/11.82.2.1 0.17.1 2.2.1 >=3.8, <3.12 12.1/11.82.2.0 0.17.0 2.2.0 >=3.8, <3.12 12.1/11.82.1.2 0.16.2 2.1.2 >=3.8, <3.12（3.10）8/9/10/11 12.1/11.82.1.1 0.16.1 2.1.1 >=3.8, <3.12（3.10） 12.1/11.82.1.0 0.16.0 2.1.0 >=3.8, <3.12（3.10） 12.1/11.82.0.0 0.15.0 2.0.0 >=3.8, <3.12（3.8）[8/9/10/11] 11.8/11.71.13.1 0.14.1 0.13.1 >=3.7.2, <=3.10（3.8）[7/8/9/10] 11.7/11.61.13.0 0.14.0 0.13.0 >=3.7.2, <=3.10（3.8） 11.7/11.61.12.1 0.13.1 1.12.1 >=3.7, <=3.10（3.8）[7/8/9/10] 11.6/11.3/10.21.12.0 0.13.0 1.12.0 >=3.7, <=3.10（3.8） 11.6/11.3/10.21.11.0 0.12.0 1.11.0 >=3.7, <=3.10（3.8） 11.3/10.21.10.1 0.11.2 0.10.1 >=3.6, <=3.9（3.8）[6/7/8/9] 11.3/10.21.10.0 0.11.0 0.10.0 >=3.6, <=3.9（3.8） 11.3/10.21.9.1 0.10.1 0.9.1 >=3.6, <=3.9（3.8）[6/7/8/9] 11.1/10.21.9.0 0.10.0 0.9.0 >=3.6, <=3.9（3.8） 11.1/10.21.8.1 0.9.1 0.8.1 >=3.6, <=3.9（3.8）[6/7/8/9] 11.1/10.21.8.0 0.9.0 0.8.0 >=3.6, <=3.9（3.8） 11.1/10.21.7.1 0.8.2 0.7.2 >=3.6（3.6） 11.0/10.2/10.11.7.0 0.8.0 0.7.0 >=3.6（3.6） 11.0/10.2/10.1二、安装命令（pip）1. 版本（1）v2.5.1 ~ v2.0.0# v2.5.1# CUDA 12.4pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# CPU onlypip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/（2）v1.13.1 ~ v1.11.0# v1.13.1# CUDA 11.7pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# CPU onlypip install torch==1.13.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/（3）v1.10.1 ~ v1.7.0# v1.10.1# CUDA 10.2pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# CPU onlypip install torch==1.10.1+cpu torchvision==0.11.2+cpu torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/2. 安装全过程（1）选择版本torch 版本 torchvision 版本 torchaudio 版本 支持的 Python 版本（示例） Cuda 版本2.1.0 0.16.0 2.1.0 >=3.8, <3.12（3.10） 12.1/11.8这里选择的框架和环境如下：torch2.1.0 | torchvision0.16.0 | torchaudio2.1.0 | python3.10 | Cuda12.1，若需要将创建的虚拟环境添加到 Jupyter Lab / Jupyter Notebook 中使用，则需要第 3-6 步，否则不用。打开 WIN + R，输入 “cmd”，进入命令行窗口，其他步骤如下：# 1. Anaconda 创建虚拟环境conda create -n torch python=3.10# 2. 激活并进入虚拟环境activate torch# 3. 安装 ipykernel pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# 4. 安装ipykernel，将虚拟环境加入 jupyter 内核中python -m ipykernel install --name torch --display-name torch# 5. 检查新虚拟环境是否成功加入内核jupyter kernelspec list# 6. 从指定文件夹里进入 jupyterjupyter lab# 7. 安装 torch 等软件包

conda install pytorch=2.1.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia 这里指定了 cuda toolkit 的版本为 11.8，可以根据实际需求调整。 3. **验证安装是否成功** 在安装完成后...
-

安装指南：torch_scatter-2.1.0与torch-1.13.1+cu117兼容版

例如，用户可能需要使用类似于pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117的命令来安装所需的PyTorch版本。...

pycharmERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.13.1+cu116

pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio===0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 上述命令会从 PyTorch 提供的 URL 下载适合 CUDA 11.6 的预编译...

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. ultralytics 8.3.93 requires torch!=2.4.0,>=1.8.0; sys_platform == "win32", but you have torch 2.4.0+cu121 which is incompatible. torchaudio 0.13.1 requires torch==1.13.1, but you have torch 2.4.0+cu121 which is incompatible. torchvision 0.14.1 requires torch==1.13.1, but you have torch 2.4.0+cu121 which is incompatible. Successfully installed torch-2.4.0+cu121解释

pip install torch==2.4.1+cu121 torchvision==0.16.1+cu121 torchaudio==2.4.1+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 - **验证**：检查 ultralytics 是否支持 PyTorch 2.4.1（通过其...

(YOlov9) D:\YOLO\YO\yolov9-main>conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: unsuccessful initial attempt using frozen solve. Retrying with flexible solve. Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: /一直在转

conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c nvidia # 确认是否成功后再继续后续步骤 python -c "import torch; print(torch.__version__)" #### ...

(hello_world) C:\Users\Administrator>conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia Channels: - pytorch - nvidia - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch - defaults Platform: win-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: - warning libmamba Added empty dependency for problem type SOLVER_RULE_UPDATE failed LibMambaUnsatisfiableError: Encountered problems while solving: - package torchvision-0.14.1-py310_cpu requires python >=3.10,<3.11.0a0, but none of the providers can be installed Could not solve for environment specs The following packages are incompatible ├─ pin-1 is installable and it requires │ └─ python 3.11.* , which can be installed; └─ torchvision 0.14.1 is not installable because there are no viable options ├─ torchvision 0.14.1 would require │ └─ python >=3.10,<3.11.0a0 , which conflicts with any installable versions previously reported; ├─ torchvision 0.14.1 would require │ └─ python >=3.7,<3.8.0a0 , which conflicts with any installable versions previously reported; ├─ torchvision 0.14.1 would require │ └─ python >=3.8,<3.9.0a0 , which conflicts with any installable versions previously reported; └─ torchvision 0.14.1 would require └─ python >=3.9,<3.10.0a0 , which conflicts with any installable versions previously reported.

嗯，用户遇到了在Windows系统下使用Conda安装特定版本的PyTorch和...pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

(detectron2_env) C:\Users\dell>pip install detectron2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu121/torch2.2/index.html Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Looking in links: https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu121/torch2.2/index.html ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement detectron2 (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for detectron2

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pip install torch==1.13.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install torch_cluster-1.6.0+pt113cpu-cp39-cp39-win_amd64.whl ...

(YOLOv5-6.1) C:\Users\MR>conda install python=3.12 Channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - defaults - nvidia - pytorch Platform: win-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed LibMambaUnsatisfiableError: Encountered problems while solving: - package torchvision-0.14.1-py37_cpu requires pytorch 1.13.1, but none of the providers can be installed Could not solve for environment specs The following packages are incompatible ├─ python 3.12** is requested and can be installed; ├─ pytorch-cuda 11.6** is requested and can be installed; └─ torchvision 0.14.1 is not installable because there are no viable options ├─ torchvision 0.14.1 would require │ ├─ pytorch 1.13.1 with the potential options │ │ ├─ pytorch 1.13.1 would require │ │ │ └─ python >=3.8,<3.9.0a0 , which conflicts with any installable versions previously reported; │ │ ├─ pytorch 1.13.1 would require │ │ │ └─ python >=3.10,<3.11.0a0 , which conflicts with any installable versions previously reported; │ │ ├─ pytorch 1.13.1 would require │ │ │ └─ pytorch-mutex 1.0 cuda, which can be installed; │ │ ├─ pytorch 1.13.1 would require │ │ │ └─ python >=3.7,<3.8.0a0 , which conflicts with any installable versions previously reported; │ │ └─ pytorch 1.13.1 would require │ │ └─ python >=3.9,<3.10.0a0 , which conflicts with any installable versions previously reported; │ └─ pytorch-mutex 1.0 cpu, which conflicts with any installable versions previously reported; ├─ torchvision 0.14.1 would require │ └─ python >=3.8,<3.9.0a0 , which conflicts with any installable versions previously reported; ├─ torchvision 0.14.1 would require │ └─ python >=3.10,<3.11.0a0 , which conflicts with any installable versions previously reported; ├─ torchvision

pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1 #### 验证安装 python import torch print(torch.__version__) # 应输出1.13.1 print(torchvision.__version__) # 应输出0.14.1 --- ### 相关问题 1...

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