如何通过镜像安装pytorch

pytorch是一个针对深度学习, 并且使用 GPU 和 CPU 来优化的 tensor library (张量库),它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，下面为大家分享一下通过镜像安装pytorch具体方法。

1.安装anacoda

这网上已有许多教程，这里不再赘述。

2.显卡加速（安装CPU版本的pytorch跳过）

请原谅我在这里又省略了，但我找了一个很好的博客。按照这个来万无一失，注意安装时一定要与自己电脑版本匹配。https://zhuanlan.zhihu.com/p/94220564?utm_source=wechat_session

安装pytorch

进入PyTorch的官网进行版本选择 https://pytorch.org/get-started/locally/ 注意这里package选择pip 例如：我选择后的commend为

pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html>

这就是我们的安装命令，而在这个安装命令之后跟随镜像设置

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

上面是清华的镜像源，现阶段已不可使用，提供下面几个镜像源用来参考。 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/

清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

清华和科大的镜像已经挂掉了，所以题主在这里使用的是阿里云的镜像，最终的pip命令如下： pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ some-package 以上，请根据自己选择的pytorch型号和镜像地址改变以上pip命令来满足您的需要。

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