用清华园安装pytorch

使用清华源安装 PyTorch 有不同的场景和方法: - **在 PyCharm 上安装**:在命令行输入`pip install torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`即可完成安装,此方式安装速度较快,若不添加源安装会非常慢 [^1]。 - **使用 Anaconda 安装**:有用户经历 Anaconda 官网安装多次失败后,通过清华镜像源成功安装。可参考博客如 https://blog.csdn.net/WannaSeaU/article/details/88427010 、https://blog.csdn.net/weixin_42681868/article/details/99483974 、https://blog.csdn.net/qq_44285092/article/details/107518862 [^2]。 - **GPU 环境下安装**:涉及虚拟环境的迁移等操作,步骤如下: 1. `wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh` 2. `wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh` 3. `bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh` 4. `wget --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh` 5. `lynx https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh` 6. `chmod +x Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh` 7. `./Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh` 8. `source .bashrc` 9. `conda env create -f /mnt/10TB/label-inference-attacks-environment.yml` 10. `vim .condarc` 11. `nvim label-inference-attacks-environment.yml` [^3]。 此外,在使用 Conda 安装时,可在之前的文件基础上对`channels`进行增加。`channels`列表指定了 Conda 会优先从 上到下下载包,`default_channels`定义了 Conda 默认使用的官方源,`custom_channels`为某些特定的频道指定了自定义的 URL [^4]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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