(swin) C:\Users\CD>pip install torch==1.5.0 torchvision==0.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.5.0 (from versions: 1.7.0, 1.7.1, 1.8.0, 1.8.1, 1.9.0, 1.9.1, 1.10.0, 1.10.1, 1.10.2) ERROR: No matching distribution found for torch==1.5.0 (swin) C:\Users\CD>conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 -c pytorch Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - torchvision==0.6.0 Current channels: - https://conda.anaconda.org/pytorch/win-64 - https://conda.anaconda.org/pytorch/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch To search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page.
时间: 2025-07-16 16:11:54 浏览: 4
<think>好的,用户想要在Windows系统上安装PyTorch 1.5.0和torchvision 0.6.0,并且需要知道pip和conda的安装方法,以及如何利用镜像源加速。首先,我得回忆一下PyTorch的版本对应关系,确保这两个版本是兼容的。根据引用[2]和[3],1.5.0的PyTorch对应torchvision 0.6.0,这没问题。
接下来,用户提到了conda和pip两种方法。对于conda,通常推荐使用conda命令,但要注意默认源可能比较慢,尤其是加上-c pytorch会从官方源下载,速度可能很慢。引用[4]提到要删除-c pytorch,改用国内镜像源,比如清华源或者中科大源。所以conda的步骤应该是先添加镜像源,然后执行安装命令,但需要确认cudatoolkit的版本。用户的问题里没有提到CUDA版本,但PyTorch 1.5.0通常支持CUDA 10.2,如引用[1]所示,或者10.1,如引用[4]中的例子。可能需要给用户多个选项,或者建议根据他们的CUDA版本选择。
对于pip安装,用户可能需要直接指定版本号,并使用镜像源。引用[1]中的pip命令用了-f参数指定了PyTorch的whl文件地址,但用户可能更倾向于使用镜像源,比如阿里云或豆瓣源。需要注意的是,PyTorch的whl文件较大,镜像源是否提供这些文件。有时候直接使用官网的下载链接可能更可靠,但速度慢,所以用户可以选择下载whl文件手动安装,如引用[3]提到的。不过用户的问题主要是关于pip和conda的命令,所以可能需要提供两种方式:一种是通过镜像源安装,另一种是直接从官网下载。
另外,用户提到Windows系统,需要确认PyTorch 1.5.0是否有Windows的预编译版本。根据历史版本,PyTorch通常支持Windows,但需要指定正确的cudatoolkit版本。例如,如果用户没有NVIDIA GPU,可能需要安装CPU版本,这时候cudatoolkit参数可以省略或者指定为cpu。
总结一下,步骤应该是:
1. Conda方法:配置镜像源,安装指定版本的PyTorch和torchvision,可能需要指定cudatoolkit版本。
2. Pip方法:使用镜像源安装,或者直接使用官方链接下载whl文件。
3. 提供镜像源的配置方法,比如永久修改conda和pip的源。
4. 验证安装是否成功,通过导入torch并检查版本。
需要注意的点:
- 确保CUDA版本与PyTorch版本兼容,如果用户不确定,可能需要建议安装CPU版本或检查CUDA版本。
- 镜像源是否包含所需的包,有时候某些镜像可能不更新旧版本,导致安装失败,这时候需要切换到官方源。
- 对于Windows系统,是否存在特定问题,比如依赖项或VC++运行库是否需要安装。
最后,生成相关问题时要考虑用户可能遇到的后续问题,比如版本不兼容、安装失败的原因、镜像源配置问题,以及如何验证CUDA是否可用等。</think>### 分步安装指南
#### 方法一:使用 conda 安装(推荐)
1. **配置国内镜像源**(加快下载速度):
```bash
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
```
2. **安装 PyTorch 和 torchvision**:
```bash
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
```
- 若需 CUDA 10.1,替换 `cudatoolkit=10.2` 为 `cudatoolkit=10.1`[^4]
- 若网络较慢,移除 `-c pytorch` 以强制使用镜像源
#### 方法二:使用 pip 安装
1. **临时使用镜像源**:
```bash
pip install torch==1.5.0 torchvision==0.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
- 若需官方源下载(速度较慢):
```bash
pip install torch==1.5.0 torchvision==0.6.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
2. **永久配置镜像源**:
```bash
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
#### 验证安装
```python
import torch
print(torch.__version__) # 应输出 1.5.0
print(torchvision.__version__) # 应输出 0.6.0
```
---
### 关键注意事项
1. **CUDA 版本匹配**:
- PyTorch 1.5.0 支持 CUDA 10.1/10.2,需与本地显卡驱动兼容[^2]
- 若无 NVIDIA GPU,使用 CPU 版本:`cudatoolkit=None`
2. **镜像源选择**:
- Conda 清华镜像更新较快,但旧版本可能不全
- 若安装失败,尝试切换至中科大镜像或官方源
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