cuda12.1国内源
时间: 2025-04-19 22:55:10 浏览: 64
### CUDA 12.1 国内镜像源下载
对于CUDA 12.1版本,在国内可以利用清华大学开源软件镜像站来获取所需的资源。具体来说,为了加速下载速度并提高稳定性,推荐使用清华源进行安装。
#### 使用Conda通过清华源安装支持CUDA 12.1的PyTorch环境
配置清华源作为Anaconda的频道之一能够显著提升依赖包的下载效率:
```bash
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
```
确认配置已生效的方法是运行`conda config --show channels`命令查看当前使用的渠道列表[^3]。
接着执行特定于NVIDIA CUDA工具链的安装指令而不指定额外的`-c pytorch`参数,以确保从正确的仓库拉取兼容CUDA 12.1的PyTorch构建版:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c nvidia
```
此过程会自动处理所有必要的依赖关系,并为用户提供一个基于CUDA 12.1优化过的PyTorch开发环境。
#### 利用Pip与清华镜像源安装适合CUDA 12.1的PyTorch
如果偏好采用pip来进行包管理,则可以通过设定pip全局配置文件中的索引URL指向清华镜像站点的方式加快下载速度。编辑位于用户目录下的pip配置文件(`C:\Users\<username>\AppData\Roaming\pip\pip.ini`),加入如下内容以应用长时间等待策略和替换默认的Python Package Index (PyPI):
```ini
[global]
timeout = 600000
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
之后便能顺利地依据个人需求挑选适当版本号完成PyTorch及其关联库的部署工作:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
```
这里特别指定了适用于CUDA 12.1平台的二进制分发链接[^5]。
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