pytorch镜像源安装教程cpu

<think>我们参考用户提供的引用信息，特别是引用[1]和引用[3]中提到了使用清华镜像和阿里云镜像安装PyTorch的方法。 用户明确要求的是在CPU环境下通过镜像源安装PyTorch。因此，我们不需要安装GPU版本的依赖（如CUDA和cuDNN）。 根据引用[3]，我们可以使用阿里云镜像安装CPU版本的PyTorch，命令如下： pip install torch torchvision -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com 但是，这个命令默认安装的是GPU版本还是CPU版本？根据PyTorch官方，如果我们不指定版本，在Windows和Linux上，默认可能会安装GPU版本（如果有可用的CUDA）。因此，我们需要明确指定CPU版本。 实际上，PyTorch的包分为CPU版本和GPU版本。为了安装CPU版本，我们可以使用以下命令（以阿里云镜像为例）： pip install torch==1.8.1+cpu torchvision==1.8.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 但是，引用[1]中清华镜像的方法，我们可以使用清华镜像来安装，但需要指定CPU版本。 另外，引用[1]中提到在清华镜像上安装PyTorch的步骤：访问清华镜像网站并选择适合的PyTorch版本。但具体如何操作呢？ 实际上，我们可以通过清华镜像的PyPI镜像来安装，同样需要指定CPU版本。 因此，我们给出两种镜像源的安装方法（阿里云镜像和清华镜像），并指定安装CPU版本的PyTorch。 注意：由于PyTorch版本更新较快，我们以1.8.1版本为例（这是一个较稳定的版本），用户也可以根据需要选择其他版本。 步骤： 1. 确保已经安装了pip。 2. 使用以下命令之一： 使用阿里云镜像安装指定CPU版本的PyTorch和torchvision： pip install torch==1.8.1+cpu torchvision==1.8.1+cpu -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com 使用清华镜像安装指定CPU版本的PyTorch和torchvision： pip install torch==1.8.1+cpu torchvision==1.8.1+cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 注意：清华镜像的URL是https，而阿里云镜像的URL是http（在引用[3]中给出的是http，但阿里云镜像现在也支持https，但为了与引用保持一致，我们使用http，但也可以使用https）。 但是，使用清华镜像的https时，可能会遇到证书问题，如果遇到，可以加上`--trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn`，即： pip install torch==1.8.1+cpu torchvision==1.8.1+cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 3. 验证安装：安装完成后，可以运行Python，然后输入以下代码验证： import torch print(torch.__version__) # 应该输出1.8.1 print(torch.cuda.is_available()) # 应该输出False，因为我们安装的是CPU版本 另外，引用[2]提到安装GPU版本需要CUDA和cuDNN，但这里我们安装的是CPU版本，所以不需要。 注意：由于网络环境不同，镜像源的速度可能有所差异，用户可以选择其中一个镜像源。 总结步骤： 1. 打开命令行（终端）。 2. 运行上述安装命令（选择一个镜像源）。 3. 等待安装完成。 4. 验证安装。 注意：如果用户已经安装了其他版本的PyTorch，可能需要先卸载（使用`pip uninstall torch torchvision`）。 另外，如果用户使用Anaconda，也可以使用conda命令安装，但引用中提到的镜像源主要是pip的。如果用户希望使用conda安装CPU版本，可以参考以下命令（但注意引用中没有提供conda的镜像源安装命令，所以我们只提供pip方式）。 因此，我们按照用户要求，使用镜像源通过pip安装。 最后，生成相关问题。</think>### 在CPU环境下通过镜像源安装PyTorch教程 #### 安装步骤： 1. **准备环境** - 确保已安装Python（建议3.7+）和pip - 命令行输入 `python --version` 和 `pip --version` 验证 2. **选择镜像源** - **清华镜像源**：`https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` - **阿里云镜像源**：`http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple` 3. **安装CPU版PyTorch** 在命令行执行以下命令（以清华镜像为例）： ```bash pip install torch==1.8.1+cpu torchvision==0.9.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` - `torch==1.8.1+cpu`：指定CPU版PyTorch核心库 - `torchvision==0.9.1+cpu`：配套的图像处理库 - `-i` 参数指定镜像源加速下载[^1][^3] 4. **验证安装** 运行Python并输入： ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出 1.8.1 print(torch.cuda.is_available()) # 应输出 False（确认是CPU环境） ``` #### 关键说明： - **CPU版本标识**：必须包含 `+cpu` 后缀（如 `torch==1.8.1+cpu`），避免安装GPU版本[^2] - **版本兼容性**：示例使用较稳定的1.8.1版本，可替换为其他CPU版本（如 `2.0.1+cpu`） - **镜像切换**：若清华源速度慢，可替换为阿里云镜像 `-i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple`[^3] - **虚拟环境建议**：使用 `venv` 或 `conda` 创建独立环境避免依赖冲突 > 注：若安装超时，可添加 `--default-timeout=1000` 延长等待时间 #### 常见问题解决： - **报错 "No matching distribution"**：检查Python版本兼容性，或尝试 `pip install --pre torch -i...` 安装预览版 - **下载中断**：更换镜像源或使用 `--retries 5` 增加重试次数 - **依赖冲突**：先执行 `pip uninstall torch` 清理旧版本 通过镜像源安装CPU版PyTorch可显著提升下载速度，特别适合无NVIDIA显卡的开发环境[^1][^3]。 --- ### 相关问题 1. PyTorch CPU版本和GPU版本在训练速度上有多大差异？ 2. 如何验证PyTorch是否正在使用CPU进行计算？ 3. 除了清华镜像，还有哪些国内PyPI镜像源推荐？ 4. 在Docker容器中安装PyTorch CPU版本需要注意什么？ [^1]: 通过按照上述步骤，在清华镜像上安装PyTorch是相当简单的。首先，访问清华镜像网站并选择适合的PyTorch版本。然后，复制安装命令并在命令行界面中运行该命令。最后，通过验证安装并执行简单的计算来确认PyTorch是否正确安装。 [^2]: 如果不安装CUDA和cuDNN，PyTorch-GPU将无法正常工作。 [^3]: 直接下载torch阿里云镜像（快）：`pip install torch torchvision -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/` [^4]: PyTorch是一个Python包，是Torch在Python上的衍生，原先的Torch是用Lua语言写的。