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pytorch 安装 cuda

时间: 2025-03-23 21:18:37 浏览: 30

### 如何安装 PyTorch 并配置 CUDA 支持当遇到 PyTorch 和 CUDA 不兼容的情况时，通常是因为两者之间的版本不匹配所致[^1]。为了确保正确安装并配置支持 CUDA 的 PyTorch，可以按照以下方法操作。 #### 选择合适的 PyTorch 版本 PyTorch 提供了一个官方页面来帮助开发者找到与其系统环境相适应的特定版本组合。通过访问 [PyTorch 官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/)，可以根据操作系统、Python 版本以及所需的 CUDA 版本来获取推荐的命令行指令[^2]。 #### 使用 Pip 命令安装指定版本假设目标是安装带有 CUDA 10.2 支持的 PyTorch，则可执行如下命令： ```bash pip install torch==1.10.2+cu102 torchvision==0.11.3+cu102 torchaudio==0.10.2+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 上述命令会从指定链接中下载对应于 CUDA 10.2 的 PyTorch 及其附属库 (如 `torchvision` 和 `torchaudio`) 的稳定版文件。如果某些组件存在依赖冲突或者无法正常工作，尝试微调这些包的小版本号可能有助于解决问题。 #### 验证安装成功与否完成安装之后，验证是否能够正常使用 GPU 加速功能非常重要。可以在 Python 脚本或交互式环境中运行下面这段代码来进行测试: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应返回 True 如果有可用的 NVIDIA 显卡且驱动程序已正确定位到它。 print(torch.version.cuda) # 输出当前使用的 CUDA 版本字符串。 print(torch.__version__) # 查看所加载的 PyTorch 版本信息。 ``` 以上步骤应当能有效指导用户顺利完成针对所需 CUDA 版本的支持性 PyTorch 设置过程。

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