conda镜像安装torch linux
时间: 2025-03-06 17:39:30 浏览: 38
### 配置Conda镜像源
为了提高下载速度并确保稳定性,在Linux环境中可以优先配置国内的Conda镜像源。具体操作如下:
对于清华镜像源,可以通过以下命令来设置多个通道以覆盖不同类型的软件包需求[^1]。
```bash
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
```
同时建议也配置Pip使用国内镜像源以便于后续可能需要用到Python库的安装[^2]:
```bash
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
### 安装PyTorch及相关依赖项
完成上述配置之后,可以根据所需的CUDA版本选择合适的PyTorch及其配套组件进行安装。例如要安装支持CUDA 11.3的PyTorch,则可执行下面这条指令[^4][^5]:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64
```
需要注意的是,在某些情况下可能会遇到清华源推送CPU版而非GPU版的问题。如果发现这种情况,应该先检查当前环境是否存在`cpuonly`包,并考虑将其移除后再尝试重新安装指定版本的PyTorch:
查看已安装包列表:
```bash
conda list
```
若有`cpuonly`则卸载它:
```bash
conda uninstall cpuonly
```
随后再次运行之前的安装命令即可正常获取到对应的GPU加速版本.
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