没问题，我来帮你解决这个重复下载大体积PyTorch包的麻烦！其实很简单，分几个步骤就能搞定：

1. 先手动下载所需的PyTorch相关whl包 #

首先你需要把PyTorch、torchvision、torchaudio的whl文件一次性下载到本地固定文件夹，比如C:\tmp\pytorch_packages。打开命令行（无需激活任何conda环境），运行以下命令：

pip download torch>=2.1.0 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

这个命令会自动下载对应cu118版本、匹配你当前Python版本的所有依赖whl包到当前目录，之后你可以把这些文件移动到C:\tmp\pytorch_packages文件夹里统一存放。

2. 在新Miniconda环境中本地安装 #

当你新建好一个conda环境并激活它之后，直接用本地的whl包安装，不用再去远程下载：

pip install --no-index --find-links=C:\tmp\pytorch_packages torch torchvision torchaudio

• --no-index：告诉pip不要去远程PyPI索引找包
• --find-links：指定本地存放whl包的文件夹路径

3. 结合requirements文件批量安装 #

如果你习惯用requirements文件管理环境依赖，也可以把本地源配置写在requirements.txt里，内容如下：

--no-index
--find-links=C:\tmp\pytorch_packages
torch>=2.1.0
torchvision
torchaudio

然后在激活的conda环境里运行：

pip install -r requirements.txt

这样就能自动从本地文件夹安装指定的包了。

额外小提示：利用pip自带缓存 #

其实pip默认会缓存已经下载过的包，默认缓存路径：

• Windows：%LOCALAPPDATA%\pip\Cache
• Linux/macOS：~/.cache/pip
  如果你之前已经在某个环境安装过PyTorch，新建环境再安装时pip会自动用缓存，不用重复下载。但如果担心缓存被清理，或者想手动管理包文件，前面的手动下载方法会更稳妥。

最后要注意：确保你下载的whl包版本和新环境的Python版本、系统架构匹配（比如whl文件名里的cp311对应Python3.11，win_amd64对应64位Windows），不然会安装失败哦！

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Reality Check