conda安装Pytorch下载过慢解决办法(11月26日更新ubuntu下pytorch1.3安装方法)

目录

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

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pytorch最近已经更新到了稳定版本的1.0.1，从Pytorch官网上可以看到有多种安装方式：

比较常见的方法是通过pip和conda安装，当使用conda安装的时候，可能会遇到下载过慢的问题，尤其是文件：pytorch-1.0.1-py3.6_cuda90_cudnn7_1.tar.bz2，下载的时候可能会遇到无尽的等待。这里推荐用清华源替代默认conda源的方法，可以解决下载过慢的问题。

清华conda源地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

添加清华源

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

另外为了保险起见，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选择对应的版本，然后官方给出提示可通过运行：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
但是这里一定要注意，去掉-c pytorch，安装的时候才会默认从清华源下载相应的包，因此这里用命令行:

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0

接着等待安装成功就好了（注意到画红框的部分已经默认源替换为tsinghua源了）。

最后可以通过命令行验证一下，可以看到已经正确安装PyTorch1.0.1。

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3月5日更新ubuntu下pytorch1.0.1安装方法（Ubuntu16.04+CUDA9.0+PyTorch1.0.1）

今天在ubuntu下安装pytorch1.0.1的时候发现，清华源竟然坑爹的没有cudatoolkit9.0的包。

于是，尝试了一下发现中科大源中有ubuntu下cuda9.0的包，因此这样配置conda 源：

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conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0

成功！！！

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。因为清华源中没有Pytorch1.1的安装包目标，所以需要下载好pytorch1.1的whl文件，可以去官网下载，或者从这里下载cuda10.0，Python3.6的安装包，提取码nb2k。

下载好之后同样我们需要用pip清华源安装whl文件就好了，这样相关依赖环境会安装的很快：

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)

首先要说明几点注意事项：

• 科大anaconda源莫的了，大家勿念（,,Ծ‸Ծ,,）。

也就是说配置conda源的时候不要再加科大源了。

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

这样配置就可以了。

然后有人问什么配置了源还是下载速度慢，首先你要清楚速度慢的原因在哪里：

整个安装耗时主要在cudatoolkit和Pytorch安装包上了，只要能在conda源中找到这两个包，就能解决速度慢的问题。

为什么配置了速度还慢，当然是源里面没有对应你需要版本的cudatoolkit和pytorch安装包了。具体有没有对应安装包自己去下面的链接里查一下：

cudatoolkit安装包地址

Pytorch安装包地址

顺便注意一下，源里面的cuda版本和python版本以及pytorch版本都有对应关系，不是所有版本的pytorch+cuda+python都能随便装。

以及我帮大家查了一下，截至到今天，清华源支持的cudatoolkit有：

9.0/9.2/10.0/10.1/10.2，不支持10.2。

同理，目前支持的pytorch安装包版本支持从pytorch1.3.1 + python3.7以下 + cuda9.0/9.1/10.0/10.1(还是不支持10.2)

也就是说如果你想用清华源安装请暂时避开10.2这个坑。并且注意以下自己电脑上的cuda版本和python版本是否包括在清华源当中。

但是未来支持更多版本比如cuda10.2也是有可能的，到时候需要请自己去安装包地址查一下。

---------碎碎念分割线-------------------------------------

言归正传，说一下我验证过的conda安装pytorch1.3 + cuda10.1 + python3.6安装成功。具体操作方法还是老样子：

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（注意一定去掉-c）：

 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

成功！！

如何查看能不能用清华源加速你的pytorch安装

最近很多人在问，清华源支持python3.7或者cuda10.2这些之类的，所以着重讲一下怎么看清华源是否支持你的Pytorch版本/cuda版本/python版本的问题。

首先明确下载慢的源头在哪里，给大家看一下我刚安装的Pytorch1.4.0的下载过程截图：

 

仔细看下，两个最大而且和版本相关的包，是cudatoolkit-10.0和pytorch-1.4.0。所以核心就是只要在清华源里找到这两个包，下载速度应该就没问题。

地址在下面

cudatoolkit安装包地址

Pytorch安装包地址

以我刚刚查的时间2020年3月13日为基准，清华源中cudatoolkit的资源情况是这样的：

支持9.0/9.2/10.0/10.1/10.2

但是光有cudatoolkit还不行，我们还需要对应的pytorch安装包，查询结果是这样的：

前面太多了我就不截图了，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，根据这个规则对应你自己本地python版本、cuda版本知道有没有对应版本pytorch的安装包了。

如果你在cudatoolkit和pytorch安装包中都找到了你需要的文件，那你就可以用清华源加速的你的pytorch安装了。另外注意下在安装命令的时候，可以用cudatoolkit=*来制定你想要安装的cuda版本，比如我想安装cuda10版本的pytorch1.4:

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

成功！