### 如何离线下载 PyTorch 的 `.gz` 安装包 要离线安装 PyTorch 的 `.gz` 格式安装包，通常需要按照以下方式操作： #### 下载 PyTorch 和其依赖项 可以从官方资源或其他可信镜像站点获取所需的 `.tar.gz` 文件。以下是具体的操作流程。 1. **访问 PyTorch 官方网站** 前往 [PyTorch 官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并根据目标系统的配置（操作系统、Python 版本、CUDA 或 CPU 支持等），找到对应的安装命令。如果无法在线运行这些命令，则可以根据提示手动下载相应的文件链接[^1]。 2. **从 PyPI 获取 .tar.gz 文件** 对于特定版本的 `torch` 和 `torchvision`，可以直接前往 Python 软件包索引 (PyPI) 页面下载 `.tar.gz` 源码分发包。例如： - Torch: https://pypi.org/project/torch/#files - TorchVision: https://pypi.org/project/torchvision/#files 找到适合您需求的具体版本并点击下载按钮保存为本地文件[^2]。 3. **使用清华 TUNA 镜像源加速下载** 如果希望更快地获取资源或者遇到国外网络不稳定的情况，可以利用国内清华大学开源软件镜像服务提供的 PyTorch 存档页面来查找对应的历史发行版及其附属组件。地址如下： - 主页：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/ - 具体路径示例：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/stable/cpu/ 4. **准备完整的环境描述文档 (`requirements.txt`)** 创建一个文本文件记录所有必要的依赖关系以便后续批量处理。该清单应至少包含主要模块以及它们期望匹配的最低兼容标准号。例如： ```plaintext numpy>=1.18.5 scipy>=1.4.1 pillow-simd==7.0.0.post1 ``` #### 解压与安装过程 一旦获得了所有的必要材料之后就可以着手实施部署工作了: 1. 将之前收集好的各个`.tar.gz`形式的数据集传送到待构建的目标机器之上； 2. 利用终端进入存放位置所在目录； 3. 运行下面两条指令依次完成编译构建阶段和实际装配动作： ```bash python setup.py build python setup.py install ``` 若采用的是 Conda 环境则替换为相应语句如： ```bash conda install --use-local package_name-version-info.tar.bz2 ``` 通过上述步骤即可实现完全脱离互联网状况下的完整框架设立作业[^3][^4]. --- ### 注意事项 - 确认所选子项目间相互依存度满足条件以免发生冲突错误。 - 不同平台架构下二进制可执行单元可能存在差异需谨慎甄别选用适配类型。 - 测试环节务必检验最终成果能否正常加载启动无异常现象出现。