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.php.cn/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2020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.php.cn/link/dc11b1836ecb818fffa3e8045eb95a61
