查看虚拟环境中所安装的torch版本和cuda版本

在Anaconda环境中安装CUDA 11.4和PyTorch 1.12.1的具体步骤如下： 1. **更新anaconda环境**: 首先需要确保你的 Anaconda 环境是最新的。打开终端或命令提示符，输入： ``` conda update conda ``` 2. **创建一个新的环境（如果尚未存在）**: 使用以下命令创建一个名为`pytorch114`的新环境，并指定CUDA版本和Python版本： ``` conda create -n pytorch114 python=3.7 cudatoolkit=11.4 torchvision=0.11.1 torchaudio=0.8.1 ``` 这里假设torchvision和torchaudio也需要相应版本。 3. **激活新环境**: 创建完环境后，激活它： ``` conda activate pytorch114 ``` 4. **安装PyTorch**: 然后运行： ``` conda install pytorch=1.12.1 -c pytorch ``` 如果有报错，可能会因为软件包的依赖问题，尝试先安装一些基础库，如numpy和cython： ``` conda install numpy cython ``` 再次安装pytorch。 5. **检查安装**: 安装完成后，确认安装版本： ``` python -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` 如果你需要安装的是特定的GPU驱动程序，记得在创建环境前先下载并安装它。同时要注意，由于硬件兼容性和软件更新的原因，实际操作可能会有些变化，建议查看官方文档或最新版本的安装指南。

### 安装兼容 CUDA 12.6 的 PyTorch 为了在 Conda 虚拟环境中成功安装支持 CUDA 12.6 的 PyTorch，可以按照以下方法操作： #### 创建虚拟环境 首先，建议创建一个新的 Conda 虚拟环境并指定 Python 版本。推荐使用 Python 3.8 或其他稳定版本来确保兼容性。 ```bash conda create -n env_name python=3.8 ``` 激活该虚拟环境： ```bash conda activate env_name ``` 此命令基于引用[^3]中的说明执行。 #### 安装特定版本的 PyTorch 和依赖项 由于目标是安装支持 CUDA 12.6 的 PyTorch，可以通过 `pip` 手动安装与之匹配的具体文件。以下是具体步骤： 从官方资源下载适合的 `.whl` 文件，并通过 pip 进行安装。根据引用[^2]的内容，提供如下链接和文件名供参考： - **PyTorch**: ```bash pip install https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --find-links=https://download.pytorch.org/whl/cu124/stable torch-2.5.1+cu124-cp312-cp312-win_amd64.whl ``` - **Torchaudio**: ```bash pip install https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --find-links=https://download.pytorch.org/whl/cu124/stable torchaudio-2.5.1+cu124-cp312-cp312-win_amd64.whl ``` - **Torchvision**: ```bash pip install https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --find-links=https://download.pytorch.org/whl/cu124/stable torchvision-0.20.1+cu124-cp312-cp312-win_amd64.whl ``` 上述命令均需替换为实际可用的 URL 地址或本地路径下的文件地址。这些文件的选择依据来自引用中提到的 CUDA 12.6 配置以及对应的 PyTorch 版本。 如果需要进一步验证当前系统的 GPU 兼容情况，可通过运行以下命令确认 NVIDIA 显卡驱动程序是否满足需求： ```bash win+r 输入 nvidia-smi ``` 这一步骤有助于判断系统所支持的最大 CUDA 版本号，从而决定最终使用的配置方案[^4]。 --- ### 注意事项 - 如果遇到任何错误提示，请仔细核对显卡驱动版本、CUDA 工具链版本以及 PyTorch 的对应关系。 - 建议始终优先查阅最新的 [PyTorch 官方文档](https://pytorch.org/get-started/) 获取最权威的支持信息。 ---