如何快速下载gpu版本的pytorch
时间: 2025-01-03 22:24:14 浏览: 44
### 安装 GPU 版本 PyTorch
对于希望加速安装过程并确保稳定性的用户来说,使用国内镜像站点是一个不错的选择。当通过 `pip` 下载时,可以利用特定的 URL 来指定版本以及 CUDA 工具包的支持情况[^3]。
#### 使用 pip 和国内镜像下载
为了高效获取支持 GPU 的 PyTorch 版本,可以通过以下命令来完成:
```bash
pip install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 torchaudio==0.13.0 \
-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
这条指令指定了 PyTorch 及其依赖项的具体版本,并且明确了所使用的 CUDA 版本为 cu116 (CUDA 11.6),从而确保兼容性。
#### 利用 Conda 配置清华大学镜像源
另一种方式是配置 Anaconda 的通道至清华大学开源软件镜像站,这有助于提高下载速度和成功率。具体操作如下所示[^4]:
```bash
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
```
这里设置了两个相同的渠道以增强稳定性,并选择了适合 CUDA 10.0 的 PyTorch 版本进行安装。需要注意的是,随着时间和技术的发展,建议定期访问官方网站或相关论坛了解最新信息和支持的 CUDA 版本。
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