pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 这条命令会告诉pip从清华大学的PyPI镜像源中查找并安装torch包。 等待安装完成: pip会从指定的源下载并安装torch包及其依赖项。这可能需要一些时间,具体取决于你的网络速度和包的体积。 验证安装: 安装完成后,你可以通
这里使用清华源。 设置全局 pip 源: pip configsetglobal.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple 检查全局 pip 源: pip config list # global.index-url='https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple' 安装: pip install torch==2.5.1 检查是否安装成功: importtorch ...
pipinstalltorch torchvision torchaudio --extra-index-url 1. 通过这些步骤,您就可以成功安装 PyTorch。 验证安装 安装完成后,您可以通过以下 Python 代码验证 PyTorch 是否安装成功: importtorchprint("PyTorch version:",torch.__version__)print("Is CUDA available?",torch.cuda.is_available()) 1. 2. 3....
执行以下命令: pipinstall--upgradepip 1. 接下来,我们将通过清华镜像源安装PyTorch。以下是安装PyTorch的命令: pipinstalltorch torchvision torchaudio-i 1. 接下来,我们来展示一下整个流程的状态转移图,以帮助你更好地理解安装过程中各状态的转换关系。 开始检查安装安装依赖更新pip安装PyTorch 配置详解 在安装PyTorch...
pip install pip -U 当然,升级pip本身也可以使用清华镜像源。 3,安装pytorch PyTorchpytorch.org/ 进入pytorch官网,根据系统、python版本、cuda版本选择下载命令。 (1)如果选择旧版本则进入previous version中选择对应cuda和系统的版本 添加上文所说的参数即可通过清华镜像源高速下载pytorch: pip install torch===1....
清华源: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 或者阿里源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple 此外,清华源只提供CPU版本的torch,要使用GPU版本的,需要使用如下指令: pip install torch==1.10.2+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 如果是使用requirements...
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/cu118这样可以确保下载CUDA版本的PyTorch，而且速度提升明显。当然，你也可以选择其他镜像源，如阿里云镜像站。只需访问相应的CUDA版本链接，然后用pip install命令安装即可。例如，阿里云的PyTorch安装包链接...
要通过清华源使用pip下载pytorch，请遵循以下步骤。首先，临时使用清华源下载所需包，例如安装pytorch。在命令行输入：pip install -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch===1.3.0 torchvision===0.4.1 确保替换torch和torchvision为对应的包名，数字为版本号。若想将清华源设为默认，执行...
通过修改pip配置文件,将清华源设置为默认源。 安装Pytorch 使用pip命令 installing Pytorch。 流程状态转换 是否开始安装配置pip源使用清华源使用默认源下载安装包安装成功完成 核心操作流程 # 配置清华源pip configsetglobal.index-url# 安装Pytorchpipinstalltorch torchvision torchaudio ...
只需运行：pip config unset global.index-url 针对PyTorch的CUDA版本安装，官网的pip命令可能会导致下载速度缓慢。为解决这个问题，可以尝试使用SJTU镜像源，命令如下：pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/cu118这样可以确保下载CUDA版本的...