已有cuda 12.6 安装torch 版本
时间: 2025-01-13 20:02:41 浏览: 349
### 安装与CUDA 12.6兼容的PyTorch版本
为了使 PyTorch 能够正常工作于 CUDA 12.6 上,建议通过安装较低版本的 CUDA 兼容包来实现这一目标。当前情况下,推荐使用 cu118 来达到向后兼容的效果[^1]。
#### 使用国内镜像源加速安装过程
考虑到官方渠道可能存在下载速度缓慢的问题,可借助阿里云或清华大学提供的 Python 镜像站点加快获取所需软件包的速度。具体操作如下:
对于 Windows 用户,在命令提示符下执行:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
针对 Linux 或 macOS 平台,则应运行:
```bash
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
上述指令中的 `cu118` 参数指定了要安装适用于 CUDA 11.8 的 PyTorch 构建版,这将允许程序在更高版本(如 CUDA 12.6)环境中顺利运作[^4]。
#### 核实安装情况
完成安装之后,应当验证新环境配置是否成功以及确认所使用的 CUDA 工具链版本号。可以在 Python 解释器内部输入以下代码片段来进行测试:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)
```
如果一切设置无误的话,第一个函数调用应该返回 True 表明 GPU 可访问;而第二个打印语句则会显示出实际加载的 CUDA 库版本信息[^2]。
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