清华园镜像下载pytorch（gpu）

### 如何通过清华大学镜像站点下载适用于GPU的PyTorch安装包 为了成功从清华大学镜像站点下载支持GPU的PyTorch安装包，需注意以下几个关键点： #### 1. **确认硬件兼容性** 确保目标设备上的GPU满足最低计算能力要求。如果使用的GPU较旧（如 GeForce GT 730，其计算能力仅为3.5），则可能无法运行最新版本的PyTorch[^2]。在这种情况下，建议降级至更早版本的PyTorch。 #### 2. **检查CUDA和Python版本匹配** 访问清华大学镜像站点链接 `https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/` 并验证所选PyTorch版本是否与本地系统的Python版本以及CUDA版本相匹配。例如，对于Python 3.8和CUDA 11.7组合，应仔细核对该版本是否存在对应的预编译二进制文件[^4]。 #### 3. **手动指定URL进行安装** 当使用默认命令未能获取到期望的GPU版PyTorch时，可以尝试直接指明具体`.whl`文件路径完成安装操作。以下是实现这一过程的具体方式： ```bash pip install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/torch-<version>-cp38-cp38-win_amd64.whl pip install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/torchvision-<version>-cp38-cp38-win_amd64.whl pip install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/torchaudio-<version>-cp38-cp38-win_amd64.whl ``` 上述命令中的 `<version>` 需替换为实际所需的PyTorch、torchvision 和 torchaudio 版本号[^1]。 #### 4. **调整Conda配置以优先选用清华源** 若倾向于利用 Conda 安装工具，则可通过修改 `.condarc` 文件来设置清华镜像作为首选源之一。执行以下指令可达成此目的： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 随后按照官方文档推荐的方式重新构建安装语句即可获得适配于特定 CUDA 构型下的 GPU 支持版本[^3]。 --- ### 总结 综上所述，在借助清华大学开源软件镜像服务的过程中，务必先核实个人计算机环境的各项参数条件后再采取相应措施解决问题；无论是采用 Pip 手动加载远程资源还是优化 Anaconda 渠道管理策略均能有效促进最终目标达成——即顺利部署含 NVIDIA 显卡加速功能在内的 PyTorch 开发框架实例。