PyTorch下载龟速？这5个加速秘籍让你瞬间起飞！（亲测有效）

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上周帮学弟配置深度学习环境，安装PyTorch时进度条硬是卡了半小时没动！（当场抓狂）相信很多小伙伴都遇到过这个令人崩溃的问题——特别是当你要安装带CUDA的GPU版本时，那个下载速度简直比蜗牛还慢！😭

不过别慌！作为踩过无数坑的老司机，今天手把手教你几个立竿见影的加速方法，最快5分钟就能搞定PyTorch安装！（文末还有隐藏技巧）

（这是最简单粗暴的方法！）

在终端执行这两条魔法命令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

然后正常安装命令后面加个-c pytorch就行：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

原理说明：把默认的conda源切换成清华镜像，下载速度直接飙升10倍！（实测从10KB/s变成10MB/s）

（网速实在救不了就用这招！）

conda install /你的路径/pytorch-1.12.0-py3.9_cuda11.3_cudnn8.3.2_0.tar.bz2

避坑指南：一定要确认CUDA版本、Python版本完全匹配！（血泪教训）

（conda和pip双修玩家必备）

在pip命令后添加豆瓣源：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

或者用阿里云源：

pip install torch torchvision torchaudio -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

（适用于网络特别差的环境）

用迅雷等下载工具直接下载whl文件：
- 官方地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
- 清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/torch/
本地安装：

pip install torch-1.12.0+cu113-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

（很多新手不知道的隐藏技巧）

尝试不同版本组合：

# 有时候指定旧版本反而更快
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0

Q：安装完提示CUDA不可用？
→ 检查CUDA版本是否匹配，用nvidia-smi和conda list对比版本号

Q：conda和pip混用报错？
→ 建议新建虚拟环境，使用统一的包管理工具

Q：下载到一半总是断线？
→ 试试--trusted-host参数：

pip install torch --trusted-host mirrors.aliyun.com

打开终端输入：

export PIP_TIMEOUT=600
export PIP_RETRIES=5

这两条命令能大幅提升下载稳定性！（特别是对校园网用户有奇效）

看完这篇攻略，是不是觉得PyTorch下载也没那么可怕了？（笑）其实最关键的就是选对源+版本匹配！如果还是遇到问题，欢迎在评论区轰炸我~ 看到都会回！

最后提醒一句：深度学习环境配置是入门第一关，千万不要在这个环节放弃啊！坚持住，后面还有更刺激的模型训练等着你呢~ 🚀