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我以为的

pip install torch==2.3.1+cu118 torchvision==0.18.1+cu118 torchaudio==2.3.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

实际上，有很多加速方案
为提高下载速度可以使用国内的镜像源来安装与 CUDA 11.8 兼容的 PyTorch。

方法 1：使用阿里云镜像源

阿里云提供了 PyTorch 的镜像源

pip install torch==2.3.1+cu118 torchvision==0.18.1+cu118 torchaudio==2.3.1+cu118 -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu118/

方法 2：使用上海交通大学镜像源

上海交通大学也提供了 PyTorch 的镜像源：

pip install torch==2.3.1+cu118 torchvision==0.18.1+cu118 torchaudio==2.3.1+cu118 -f https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/cu118/

注意事项：

• 在上述命令中，-f 参数指定了包含所需包文件的页面，而 -i 参数指定了 PyPI 的镜像源地址。

• 请确保 CUDA 版本为 11.8，以匹配所安装的 PyTorch 版本。

• 在安装完成后，建议验证安装是否成功：

  import torch
  print(torch.__version__)
  print(torch.cuda.is_available())