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pip install torch torchvision torchaudio下载很慢

时间: 2025-02-18 18:53:02 AIGC 浏览: 262
### 加速 `pip` 安装 PyTorch 及其相关库的方法 为了提高通过 `pip` 安装 PyTorch、torchvision 和 torchaudio 的效率,可以采取多种策略来优化下载速度。 #### 使用国内镜像源 许多开发者遇到过由于网络原因导致的下载缓慢甚至失败的情况。一种有效的解决方案是利用中国境内的 Python 包托管服务作为镜像站点。例如清华大学开源软件镜像站提供了完整的 PyPI 镜像支持: ```bash pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 对于特定 CUDA 版本的需求,则可以通过指定额外索引 URL 来获取预编译好的二进制文件[^2]: ```bash pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 如果仍然遭遇超时错误,建议尝试其他可用的国内镜像资源,比如阿里云或豆瓣提供的 PIP 镜像服务器。 #### 调整 Pip 设置以增强稳定性 有时调整一些配置参数也可以帮助改善连接状况并加快下载过程。可以在命令行中加入 `-timeout` 参数设置更长的时间等待响应;或者使用 `--retries` 增加重试次数防止偶尔断开影响整体进度: ```bash pip install --default-timeout=100 --retries 5 torch torchvision torchaudio ``` 另外还可以考虑启用缓存机制减少重复下载相同依赖项所耗费的时间: ```bash pip config set global.cache-dir true ``` #### 利用多线程工具提升传输速率 除了上述方法外,还有专门设计用于加速 Python 包管理器工作的第三方应用程序,如 [`pip-accel`](https://github.com/paylogic/pip-accel),它能够显著缩短大型项目初始化阶段所需时间。不过需要注意的是这类辅助程序可能并不总是稳定可靠,在正式环境中应用前需谨慎评估风险。 #### 手动离线安装 当在线方式始终无法满足需求时,可以选择先在一个具有较好互联网接入条件的位置完成下载操作并将所得 whl 文件保存下来供后续部署环境直接调用。具体做法是从 [PyTorch官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/) 获取适合目标平台架构与CUDA版本组合对应的.whl链接地址,再借助浏览器或其他HTTP客户端批量抓取这些资源到本地磁盘上备用。 一旦所有必要的组件都已就绪,就可以转而采用如下形式执行离线模式下的安装流程了: ```bash pip install *.whl ``` 这一步骤应当在确保当前工作目录内包含了全部待处理wheel包的前提下进行。
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ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 NVIDIA GeForce RTX 5070 WDDM | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 0% 35C P8 9W / 250W | 1266MiB / 12227MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | 0 N/A N/A 1288 C+G ...les\Tencent\Weixin\Weixin.exe N/A | | 0 N/A N/A 1776 C+G C:\Windows\System32\dwm.exe N/A | | 0 N/A N/A 2272 C+G ...t\Edge\Application\msedge.exe N/A | | 0 N/A N/A 3268 C+G ...em32\ApplicationFrameHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 5188 C+G ...yb3d8bbwe\WindowsTerminal.exe N/A | | 0 N/A N/A 7860 C+G C:\Windows\explorer.exe N/A | | 0 N/A N/A 8004 C+G ...indows\System32\ShellHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 8852 C+G ..._cw5n1h2txyewy\SearchHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 8876 C+G ...y\StartMenuExperienceHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 10540 C+G ...0.3405.125\msedgewebview2.exe N/A | | 0 N/A N/A 12380 C+G ...5n1h2txyewy\TextInputHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 15340 C+G ...acted\runtime\WeChatAppEx.exe N/A | | 0 N/A N/A 18600 C+G ...ntrolPanel\SystemSettings.exe N/A | +-----------------------------------------------------------------------------------------+ ✅ CUDA_PATH: E:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v13.0 ================================================== PyTorch 安装诊断: ✅ torch 模块已导入: E:\PyTorch_Build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages\torch\__init__.py PyTorch 版本: 2.6.0.dev20241112+cu121 编译 CUDA 版本: 12.1 cuDNN 版本: 90100 CUDA 可用: True 检测到 GPU 数量: 1 E:\PyTorch_Build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:235: UserWarning: NVIDIA GeForce RTX 5070 with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90. If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 5070 GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/ warnings.warn( GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 5070, 计算能力: 12.0 ================================================== GPU 计算能力测试: ❌ 计算测试失败: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions. 按 Enter 键退出... (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> # 卸载旧版本 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> pip uninstall -y torch torchvision torchaudio Found existing installation: torch 2.6.0.dev20241112+cu121 Uninstalling torch-2.6.0.dev20241112+cu121: Successfully uninstalled torch-2.6.0.dev20241112+cu121 Found existing installation: torchvision 0.20.0.dev20241112+cu121 Uninstalling torchvision-0.20.0.dev20241112+cu121: Successfully uninstalled torchvision-0.20.0.dev20241112+cu121 Found existing installation: torchaudio 2.5.0.dev20241112+cu121 Uninstalling torchaudio-2.5.0.dev20241112+cu121: Successfully uninstalled torchaudio-2.5.0.dev20241112+cu121 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> # 安装支持 RTX 5070 的预编译版本 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> pip install --pre torch torchvision torchaudio >> --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121 >> --no-deps Looking in indexes: https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121 Collecting torch Using cached https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121/torch-2.6.0.dev20241112%2Bcu121-cp310-cp310-win_amd64.whl (2456.2 MB) Collecting torchvision Using cached https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121/torchvision-0.20.0.dev20241112%2Bcu121-cp310-cp310-win_amd64.whl (6.2 MB) Collecting torchaudio Using cached https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121/torchaudio-2.5.0.dev20241112%2Bcu121-cp310-cp310-win_amd64.whl (4.2 MB) Installing collected packages: torchaudio, torchvision, torch Successfully installed torch-2.6.0.dev20241112+cu121 torchaudio-2.5.0.dev20241112+cu121 torchvision-0.20.0.dev20241112+cu121 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> # 安装运行时依赖 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> pip install pyyaml numpy typing_extensions mkl mkl-include intel-openmp Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Requirement already satisfied: pyyaml in e:\pytorch_build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages (6.0.2) Requirement already satisfied: numpy in e:\pytorch_build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages (2.2.6) Requirement already satisfied: typing_extensions in e:\pytorch_build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages (4.15.0) Requirement already satisfied: mkl in e:\pytorch_build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages (2025.2.0) Requirement already satisfied: mkl-include in e:\pytorch_build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages (2025.2.0) Requirement already satisfied: intel-openmp in e:\pytorch_build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages (2025.2.1) Requirement already satisfied: tbb==2022.* in e:\pytorch_build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages (from mkl) (2022.2.0) Requirement already satisfied: intel-cmplr-lib-ur==2025.2.1 in e:\pytorch_build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages (from intel-openmp) (2025.2.1) Requirement already satisfied: umf==0.11.* in e:\pytorch_build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages (from intel-cmplr-lib-ur==2025.2.1->intel-openmp) (0.11.0) Requirement already satisfied: tcmlib==1.* in e:\pytorch_build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages (from tbb==2022.*->mkl) (1.4.0) (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> # 修复 cuDNN 路径配置 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> $env:CUDA_PATH = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1" (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> $env:PATH = "$env:CUDA_PATH\bin;" + $env:PATH (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> # 执行诊断测试 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> python fixed_diagnostic_test.py ================================================== CUDA Toolkit 验证: ✅ NVCC 版本: nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2025 NVIDIA Corporation Built on Wed_Jul_16_20:06:48_Pacific_Daylight_Time_2025 Cuda compilation tools, release 13.0, V13.0.48 Build cuda_13.0.r13.0/compiler.36260728_0 ✅ NVIDIA-SMI 输出: Mon Sep 1 21:03:21 2025 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 580.97 Driver Version: 580.97 CUDA Version: 13.0 | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name Driver-Model | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 NVIDIA GeForce RTX 5070 WDDM | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 0% 35C P0 10W / 250W | 1248MiB / 12227MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | 0 N/A N/A 1288 C+G ...les\Tencent\Weixin\Weixin.exe N/A | | 0 N/A N/A 1776 C+G C:\Windows\System32\dwm.exe N/A | | 0 N/A N/A 2272 C+G ...t\Edge\Application\msedge.exe N/A | | 0 N/A N/A 3268 C+G ...em32\ApplicationFrameHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 5188 C+G ...yb3d8bbwe\WindowsTerminal.exe N/A | | 0 N/A N/A 7860 C+G C:\Windows\explorer.exe N/A | | 0 N/A N/A 8004 C+G ...indows\System32\ShellHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 8852 C+G ..._cw5n1h2txyewy\SearchHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 8876 C+G ...y\StartMenuExperienceHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 10540 C+G ...0.3405.125\msedgewebview2.exe N/A | | 0 N/A N/A 12380 C+G ...5n1h2txyewy\TextInputHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 15340 C+G ...acted\runtime\WeChatAppEx.exe N/A | | 0 N/A N/A 18600 C+G ...ntrolPanel\SystemSettings.exe N/A | +-----------------------------------------------------------------------------------------+ ✅ CUDA_PATH: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1 ================================================== PyTorch 安装诊断: ✅ torch 模块已导入: E:\PyTorch_Build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages\torch\__init__.py PyTorch 版本: 2.6.0.dev20241112+cu121 编译 CUDA 版本: 12.1 cuDNN 版本: 90100 CUDA 可用: True 检测到 GPU 数量: 1 E:\PyTorch_Build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:235: UserWarning: NVIDIA GeForce RTX 5070 with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. 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### 知识点详细说明 #### 标题知识点 1. **REST Web 服务**: REST(Representational State Transfer)是一种软件架构风格,它定义了一组约束条件和原则,用于设计网络中的分布式系统,尤其是Web服务。RESTful Web服务是以REST原则为基础开发的服务,广泛用于Web应用中,以实现客户端和服务器之间的无状态通信。 2. **Shiro**: Apache Shiro是一个开源的安全框架,提供认证、授权、加密和会话管理功能。Shiro的设计目标是易于使用并理解,同时提供一个直观且易于维护的API。它旨在用来保护应用程序的安全,无论应用程序的大小如何,可以简单到一个独立的Java应用程序,也可以复杂到大型的Web和企业应用程序。 3. **无国籍**: 在此上下文中,"无国籍"可能是一个翻译或输入错误,它应该是指“无状态”(stateless),意味着系统中各个组件不保持任何状态信息。在Web服务中,无状态通常意味着服务器不会在请求之间保留任何客户端的状态信息,这样可以提高系统的可扩展性和可靠性。 #### 描述知识点 1. **项目构建**: 项目中使用 Maven 作为构建工具,`mvn clean package` 命令用于清理之前的构建,打包项目。`spring-boot:run` 是Spring Boot Maven插件提供的目标,用于运行Spring Boot应用。 2. **初始化测试用户**: 描述中提到的 `curl` 命令用于向服务器发送HTTP请求。`-X PUT` 是指定HTTP方法为PUT的参数,用于初始化测试用户。这表明服务提供了一个API端点用于添加或更新资源。 3. **获取用户列表**: 使用 `curl` 命令获取用户列表,显示了如何使用HTTP GET方法从服务端请求数据。 4. **返回401未授权**: 返回的HTTP状态码为401,表明用户未被授权访问所请求的资源。这说明Shiro的安全框架已经介入,要求客户端提供有效的认证信息。 5. **登录操作**: 描述中未提供完整的登录命令,但暗示了一个需要使用 `curl` 命令和相应的HTTP头进行登录的操作,登录成功后才能访问受保护的资源。 #### 标签知识点 1. **Java**: 标签表示该服务是使用Java语言开发的。Java是一种广泛使用的通用编程语言,它以其“一次编写,到处运行”的特性而闻名,特别适合企业级应用和Web服务。 #### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 1. **stateless-shiro-master**: 这是项目压缩包的名称,表明该文件包含了无状态Shiro框架的完整项目文件。"master"通常表示这是项目的主分支或主版本。 ### 综合知识点 Shiro框架在本项目中的应用是为了提供一个无状态的REST Web服务安全解决方案。无状态的设计使得服务易于扩展和维护,Shiro在其中扮演的角色包括但不限于: - **认证**: 确定用户身份,通常涉及到用户名和密码的匹配过程。 - **授权**: 确定用户是否有权限进行特定的操作或访问特定的资源。 - **会话管理**: 在无状态设计中,Shiro的会话管理意味着跟踪用户认证后的交互,尽管它不保存服务器端的状态。 通过Maven构建和Spring Boot运行的项目,说明开发者采用了现代Java开发的流行工具和技术。使用 `curl` 进行测试说明了如何通过HTTP客户端与REST服务进行交互。返回的401未授权状态码揭示了Shiro框架对安全控制的介入,并要求客户端开发者在实现登录逻辑时,必须处理好认证和授权的过程。 总结来看,该文件描述了一个基于Shiro进行认证和授权的REST Web服务的创建、初始化和操作流程,涉及到项目构建、命令行操作和状态码解析等知识点。
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(性能调优核心策略)CDS 7.1.62高吞吐写入场景下的JVM参数优化7件套

# 摘要 针对CDS 7.1.62在高吞吐写入场景下面临的JVM性能瓶颈,本文系统研究了JVM内存模型与垃圾回收机制对应用性能的影响,重点分析了堆内存结构、GC算法行为及对象生命周期特征。基于G1 GC的区域化回收优势,提出“七件套”JVM参数优化组合,并通过真实压测环境验证其在降低GC停顿、提升吞吐量和改善内存管理方面的有效性。结合生产部署实
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28379芯片的DA代码怎么写

为 **TMS320F28379D** 芯片编写 DA(数模转换)功能代码时,通常该芯片内部已经集成了 **12 位 DAC 模块**,支持多通道输出、内部参考电压、偏移校正等功能,适用于高精度模拟信号输出场景。以下将从硬件配置、初始化流程、代码结构等方面详细说明如何实现 DA 功能。 ### 3.1 初始化 DAC 模块 TMS320F28379D 的 DAC 模块需要进行以下配置: - **使能 DAC 模块时钟** - **设置 DAC 输出通道** - **配置 DAC 参考电压源** - **设置 DAC 输出值** #### 示例代码(C语言): ```c #includ