大家好，很高兴再次与大家见面，我是你们的朋友全栈君。

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添加清华源

安装PyTorch

3月5日更新ubuntu下pytorch1.0.1安装方法（Ubuntu16.04+CUDA9.0+PyTorch1.0.1）

7月23日更新ubuntu下pytorch1.1安装方法(通过pip)

11月26日更新ubuntu下pytorch1.3安装(通过conda)

如何查看能不能用清华源加速你的pytorch安装

Pytorch最近已更新至1.0.1稳定版本，从Pytorch官方网站上可以看到多种安装方法：

常见的安装方式包括通过pip和conda进行安装。当使用conda安装时，可能遇到下载速度缓慢的问题，特别是在下载文件pytorch-1.0.1-py3.6_cuda90_cudnn7_1.tar.bz2时，可能会面临长时间的等待。为了解决这一问题，建议使用清华源替代默认的conda源。

清华conda源地址：https://www./link/7fad1aaeb2b1139a73241d05e5a68cbb

添加清华源的代码语言：javascript

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

为确保万无一失，建议同时添加第三方conda源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

安装PyTorch

根据Python和CUDA版本选择相应的Pytorch版本，官方建议通过运行以下命令进行安装：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch

但请注意，安装时需去掉-c pytorch，以便默认从清华源下载相应的包。因此，使用以下命令：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0

等待安装完成即可（注意图中红框部分已替换为tsinghua源）。

最后通过命令行验证，可以确认已成功安装PyTorch1.0.1。

————————————————————————————————–（这是一条华丽的分割线）

3月5日更新ubuntu下pytorch1.0.1安装方法（Ubuntu16.04+CUDA9.0+PyTorch1.0.1）

在Ubuntu上安装pytorch1.0.1时，发现清华源竟然没有cudatoolkit9.0的包。

于是尝试使用中科大源，发现其中有Ubuntu下cuda9.0的包，因此配置conda源如下：

sudo gedit ~/.condarc

配置文件修改如下：

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
show_channel_urls: true

运行以下命令进行安装：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0

成功安装！

7月23日更新ubuntu下pytorch1.1安装方法(通过pip)

通过pip安装pytorch1.1非常简单。由于清华源中没有Pytorch1.1的安装包，需要下载pytorch1.1的whl文件，可以从官方网站或使用以下链接下载cuda10.0和Python3.6的安装包，提取码为nb2k。

下载完成后，使用pip和清华源安装whl文件：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch-1.1.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

安装成功！

11月26日更新ubuntu下pytorch1.3安装(通过conda)

首先要注意几点：

中科大anaconda源已失效，配置conda源时请勿添加中科大源。

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
show_channel_urls: true

配置完成后，安装速度慢的原因通常在于cudatoolkit和Pytorch安装包。如果在conda源中找到这两个包，速度问题就能解决。

配置源后如果速度仍然缓慢，可能是源中没有对应版本的cudatoolkit和pytorch安装包。具体请查阅以下链接：

cudatoolkit安装包地址

Pytorch安装包地址

注意源内cuda版本、python版本和pytorch版本之间的对应关系，并非所有版本都可以随意安装。

截至目前，清华源支持的cudatoolkit版本包括：

9.0/9.2/10.0/10.1/10.2，但不支持10.2。

目前支持的pytorch安装包版本为pytorch1.3.1 + python3.7以下 + cuda9.0/9.1/10.0/10.1（不支持10.2）。

因此，建议暂时避免使用cuda10.2，并确认电脑上的cuda和python版本是否在清华源的支持范围内。

未来可能会支持更多版本，如cuda10.2，到时请自行查阅安装包地址。

验证过的conda安装pytorch1.3 + cuda10.1 + python3.6成功方法如下：

配置源：

sudo gedit ~/.condarc

配置文件修改为：

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
show_channel_urls: true

命令行安装（注意去掉-c）：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

成功安装！

如何查看能不能用清华源加速你的pytorch安装

近期很多人询问清华源是否支持python3.7或cuda10.2等版本，下面详细讲解如何检查清华源是否支持你的Pytorch版本/cuda版本/python版本。

首先，明确下载速度慢的原因所在，下面是我刚安装Pytorch1.4.0的过程截图：

注意两个最大且与版本相关的包是cudatoolkit-10.0和pytorch-1.4.0。核心在于，只要在清华源中找到这两个包，下载速度应该就没问题。

地址如下：

cudatoolkit安装包地址

Pytorch安装包地址

以2025年3月13日为基准，清华源中cudatoolkit的资源情况如下：

支持9.0/9.2/10.0/10.1/10.2。

但仅有cudatoolkit还不够，还需要对应的pytorch安装包，查询结果如下：

举个例子，pytorch-1.4.0-py3.7_cuda10.0.130_cudnn7.6.3_0.tar.bz2表明这个安装包是pytorch1.4 + python3.7 + cuda10.0 + cudnn7。根据此规则，可以对应本地python版本、cuda版本，确定是否有对应的pytorch安装包。

如果你在cudatoolkit和pytorch安装包中都找到了所需的文件，就可以使用清华源加速你的pytorch安装了。另外，安装命令中可以使用cudatoolkit=*来指定想要安装的cuda版本，例如我想安装cuda10版本的pytorch1.4：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

成功安装！

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://www./link/dc11b1836ecb818fffa3e8045eb95a61

# linux  # python  # 电脑  # ai  # 清华源  # pip安装 

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