pytorch下载太慢了
时间: 2025-04-17 19:33:09 浏览: 43
### 如何加快PyTorch下载速度
为了提高PyTorch的安装效率并缩短等待时间,可以选择更快速稳定的镜像源来获取所需的包。对于使用`conda`环境管理工具的情况,可以通过指定国内清华或阿里云等镜像站点的方式提升下载速率;而对于采用`pip`命令进行软件包安装的情形,则建议直接从官方稳定版链接中选取适合硬件配置(CPU/GPU)的具体版本号来进行部署。
#### 使用 Conda 安装 PyTorch 并加速下载过程
通过更改默认仓库地址至中国区常用服务器之一——清华大学开源软件镜像站或其他相似服务提供商处提供的资源位置,可以有效改善因跨国网络传输带来的延迟问题:
```bash
# 设置临时性的 conda 配置参数以指向清华 TUNA 源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
# 执行具体的 PyTorch CPU-only 或 GPU 支持版本安装指令
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch -c defaults[^2]
```
#### 利用 Pip 工具安装特定版本 PyTorch 实现高效下载
当偏好于运用 `pip` 来完成 Python 库文件的引入工作时,同样存在优化方案可供采纳。除了上述提及的方法外,还可以考虑利用 `-i` 参数自定义索引网址以及借助 `--trusted-host` 信任主机名确保安全连接,从而达到更好的兼容性和性能表现:
```bash
# 对应不同操作系统架构选用恰当 URL 地址下的预编译二进制轮子(.whl),此处展示仅限 CPU 架构实例
pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu \
-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html \
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
--trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
```
另外值得注意的是,在有条件的情况下优先选择支持 CUDA 的 GPU 加速版本往往能带来显著的速度增益效果,尤其是在处理大规模数据集或者复杂模型结构的时候更为明显[^3]。
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