4060显卡ubuntu22.04下载pytorch
时间: 2025-07-15 15:28:45 浏览: 10
### 配置和下载支持 CUDA 的 PyTorch 版本
为了在 Ubuntu 22.04 系统中为 NVIDIA GeForce 4060 显卡正确配置并下载支持 CUDA 的 PyTorch 版本,以下是详细的说明:
#### 1. **确认硬件兼容性和驱动版本**
NVIDIA GeForce RTX 4060 支持最新的 CUDA 工具包。然而,在安装之前,需确保已安装合适的 NVIDIA 驱动程序。可以通过 `nvidia-smi` 命令验证当前系统的 GPU 及其驱动状态[^1]。
如果尚未安装 NVIDIA 驱动程序,则可以按照官方文档推荐的方式完成安装。通常建议通过 PPA 或者运行 `.run` 文件来获取最新版驱动程序。
#### 2. **选择匹配的 CUDA 版本**
CUDA 是 NVIDIA 提供的一个通用并行计算平台和编程模型。对于 PyTorch 而言,不同版本可能依赖于不同的 CUDA 库版本。例如,PyTorch 官方网站提供了预编译好的二进制文件,这些文件会指定所需的最低 CUDA 版本号。
假设目标环境需要使用 CUDA 12.x(如引用中的 CUDA 12.4),则应优先考虑与此相适应的 PyTorch 发布版本[^4]。
#### 3. **安装 Python 和 pip**
确保系统已经具备基础开发工具链以及适当版本的 Python 解释器 (Python >= 3.8 推荐) 。接着更新 `pip` 到最新稳定版本以便顺利管理软件包:
```bash
sudo apt update && sudo apt install python3-pip -y
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
```
#### 4. **从官网定制化安装命令**
访问 [PyTorch Get Started 页面](https://pytorch.org/get-started/locally/) ,依据个人需求填写表单选项后生成专属的一键式安装指令。比如下面的例子适用于 Linux 平台下基于 Conda 的虚拟环境中部署带有 cuDNN 加速功能的支持 CUDA 12.1 的 PyTorch v2.1.0 :
```bash
conda install pytorch==2.1.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch -c nvidia
```
或者采用 Pip 方式的替代方案如下所示:
```bash
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
```
上述 URL 参数指定了特定 CUDA 构建分支地址;这里选择了对应于 CUDA Toolkit Version 12.1 的 WHL 子目录链接作为索引源。
#### 5. **测试安装成功与否**
最后一步就是验证整个流程是否顺利完成无误。启动一个新的终端窗口执行简单的代码片段用来加载 Tensor 数据结构实例到设备内存当中去,并打印出来看看有没有报错信息返回即可证明一切正常运作良好。
```python
import torch
print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}")
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
tensor_example = torch.rand((3, 3)).to(device)
print(tensor_example)
```
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