一、使用国内镜像

1.根据版本号安装

强烈推荐清华大学镜像源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
使用方式如下：

pip install package_name -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

示例如下：

2.根据whl下载链接安装

当然也可以找到网上whl的下载链接。现在拿安装cu113/torchvision-0.11.3%2Bcu113-cp36-cp36m-win_amd64.whl举例。
PyTorch 官方预编译包：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 点击官网，进入页面，点击蓝色链接。

出现一个窗口：

复制地址：
https://download.pytorch.org/whl/cu113/torchvision-0.11.3%2Bcu113-cp36-cp36m-win_amd64.whl
最后在终端输入命令：

pip install 复制的地址 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

最后终端如下所示：

二、下载whl文件

要是上述方式下载不成功，或者whl文件过大，可以尝试用Motrix下载whl文件。这个软件下载速度比百度网盘和迅雷都快，而且免费。（这个方法在下载需要cuda的torch很管用，由于清华源下载torch+cuda很慢很慢，这时候下载whl文件进行安装就很有用了）
下载链接：https://motrix.app/
下载完成打开后界面如下，点击+号，复制新增链接即可。

下载完成后，请把whl保存到相应文件夹中，然后使用下面的命令安装。

pip install whl文件的绝对路径 

ps：下载完带cuda的torch一定要去验证一下，运行以下代码：

import torch

# 检查CUDA是否可用
cuda_available = torch.cuda.is_available()

# 打印结果
print(f"CUDA is available: {cuda_available}")
print(torch.__version__)  # 查看 PyTorch 版本
print(torch.version.cuda)  # 查看 PyTorch 使用的 CUDA 版本
print(torch.cuda.device_count())

最后显示这样即可安装成功：