刚好之前也帮不少开发者解决过这个问题，确实重复下载几百兆的文件太浪费时间和流量了，给你几个实用的解决办法：

• 利用pip默认缓存自动复用已下载文件
  pip本身自带本地缓存机制，Windows系统下默认缓存路径一般是%LocalAppData%\pip\Cache或者%APPDATA%\pip\Cache（不同pip版本可能略有差异）。你中断下载后，已经完成的300MB文件大概率存在这个缓存目录里。
  重新运行安装命令pip install tensorflow-gpu即可，pip会自动检测缓存中的完整文件，跳过重复下载直接使用。如果遇到缓存文件损坏导致还是从头下载的情况，你可以手动删除缓存目录里对应tensorflow-gpu的损坏文件，再重新执行命令。

• 手动下载whl文件后本地安装（最可控的方式）
  如果默认缓存没生效，你可以直接手动下载对应版本的tensorflow-gpu whl包（注意要匹配你的Python版本、系统位数和CUDA版本），然后在命令提示符里执行本地安装命令：

  pip install D:\Downloads\tensorflow_gpu-2.15.0-cp311-none-win_amd64.whl
  

  把上面的路径换成你实际下载的whl文件路径就行，这样完全不用再走网络下载。

• 给pip加重试参数，避免再次因网络中断
  为了防止安装过程再次因为网络问题中断，你可以在安装命令里加上重试参数，让pip自动重试下载：

  pip install tensorflow-gpu --retries 5
  

  这里的5代表重试5次，你可以根据自己的网络情况调整次数。

• 配置国内pip镜像源，提升下载稳定性
  网络不稳定很大概率是因为默认的PyPI源在国外，速度慢容易断。你可以临时使用国内镜像源来安装，比如清华源：

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

  也可以把国内源配置成默认，这样以后所有pip安装都用国内源，更稳定。配置方法是在%APPDATA%\pip目录下新建pip.ini文件，写入以下内容：

  [global]
  index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shashank Gupta