虚拟环境安装cuda12.2
时间: 2025-03-04 16:37:47 浏览: 34
### 创建支持 CUDA 12.2 的 Python 虚拟环境
为了创建一个能够利用 CUDA 12.2 的 Python 环境,建议使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理依赖关系和环境。以下是具体操作方法:
#### 准备工作
确保已经安装了适用于目标系统的 CUDA Toolkit 12.2 版本[^4]。
#### 创建新的 Conda 环境
通过指定所需的 Python 和 PyTorch 版本来初始化一个新的 conda 环境:
```bash
conda create --name cuda122_env python=3.9 -y
```
激活新创建的环境:
```bash
conda activate cuda122_env
```
#### 安装 PyTorch 及其相关库
考虑到当前最新的稳定版 PyTorch 支持 CUDA 12.x,在此环境下执行如下命令来安装兼容 CUDA 12.2 的 PyTorch、torchvision 和 torchaudio 组件:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.2 -c pytorch -c nvidia -y
```
这一步骤会自动处理所有必要的依赖项并将其配置为与所选版本的 CUDA 工作良好[^3]。
#### 验证安装成功
完成上述步骤之后,可以通过运行简单的测试程序验证 GPU 是否可用以及 CUDA 是否正常工作:
```python
import torch
print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"Current Device: {torch.cuda.current_device()}")
print(f"Torch Version : {torch.__version__}")
```
如果一切设置无误,则应看到类似于下面的信息输出:
```
CUDA Available: True
Current Device: 0
Torch Version : 2.0.0+cu122
```
阅读全文
相关推荐

















