PyTorch Linux安装包在哪下载

PyTorch Linux安装包下载渠道及步骤

1. 官方推荐：PyTorch官网生成定制化下载命令

访问PyTorch官方网站（https://pytorch.org/），点击首页“Get Started”按钮进入安装页面。在页面中选择以下配置：

• 操作系统：Linux；
• 包管理器：根据需求选择conda（推荐新手）或pip（灵活）；
• Python版本：匹配本地Python环境（如3.8、3.10）；
• CUDA版本：若需GPU加速，选择与显卡驱动兼容的CUDA版本（如11.8、12.1）；
• CPU版本：若无需GPU，选择“CPU”选项。

点击“Download”按钮，官网会自动生成对应的安装命令（如conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.8 -c pytorch或pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118）。

2. 清华大学镜像源：快速下载Linux安装包

清华大学提供了PyTorch的镜像站点，下载速度更快且稳定。

• Conda包下载：访问镜像源的PyTorch Linux通道（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/），选择与Python版本、CUDA版本匹配的.tar.bz2文件（如pytorch-2.1.2-py3.10_cuda12.1_cudnn8.9.2_0.tar.bz2），右键复制链接地址，使用wget命令下载（如wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/pytorch-2.1.2-py3.10_cuda12.1_cudnn8.9.2_0.tar.bz2）。
• Wheel包下载：访问PyTorch官方Wheel包页面（https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html），筛选“Linux”平台、“x86_64”架构及对应Python、CUDA版本，下载.whl文件（如torch-2.1.2+cu121-cp310-cp310-linux_x86_64.whl）。

3. 直接下载示例（以常见版本为例）

• CUDA 11.8版本（Python 3.10）：
  • Conda包：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/pytorch-2.1.2-py3.10_cuda11.8_cudnn8.6.0_0.tar.bz2
  • Wheel包：https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch-2.1.2%2Bcu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
• CPU版本（Python 3.8）：
  • Conda包：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/pytorch-2.1.2-py3.8_cpu_0.tar.bz2
  • Wheel包：https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.1.2%2Bcpu-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

注意事项

• 版本匹配：确保下载的PyTorch版本与Python版本、CUDA版本兼容（如PyTorch 2.1.2支持CUDA 11.8/12.1，Python 3.8-3.10）；
• 依赖安装：安装前需提前安装对应版本的CUDA Toolkit和cuDNN（GPU版本必需）；
• 安装方式：Conda包用conda install --use-local 包名.tar.bz2安装，Wheel包用pip install 包名.whl安装。