torch版本是2.6.0＋cu118

### PyTorch 版本 2.6.0+cu118 的兼容性和 CUDA 支持 PyTorch 版本 `2.6.0+cu118` 表明该版本的 PyTorch 是基于 CUDA 11.8 构建的。这意味着它仅能与 CUDA 11.8 或更低版本的驱动程序完全兼容[^1]。如果系统的 NVIDIA 驱动程序高于此版本，则可能需要降级驱动程序或升级到更高版本的 PyTorch 来匹配更高的 CUDA。为了验证当前环境中的 PyTorch 和 CUDA 是否正常工作，可以通过以下 Python 脚本来测试： ```python import torch print(f"PyTorch Version: {torch.__version__}") # 打印 PyTorch 版本号 print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}") # 检查是否有可用的 GPU 设备 if torch.cuda.is_available(): print(f"CUDA Version: {torch.version.cuda}") # 输出编译时使用的 CUDA 版本 print(f"Device Name: {torch.cuda.get_device_name(0)}") # 获取设备名称 else: print("No CUDA-enabled device found.") ``` 上述脚本会打印出 PyTorch 当前运行环境中所依赖的具体 CUDA 版本以及是否能够识别 GPU 设备。对于 `2.6.0+cu118`，其输出应显示 `torch.version.cuda` 值为 `11.8` 并且 `torch.cuda.is_available()` 返回 `True` 如果存在支持 CUDA 的硬件和合适的驱动程序配置[^4]。需要注意的是，在安装 PyTorch 及其扩展库（如 torchvision、torchaudio）时，这些组件之间也需要保持一致性的版本关系。例如，某些特定功能模块（比如 xFormers）可能会对其底层依赖项提出额外的要求，这可能导致不兼容的情况发生[^5]。因此建议始终参照官方文档推荐组合来进行设置调整。 #### 总结 - **PyTorch 2.6.0+cu118** 使用的是 CUDA 11.8 编译器构建而成。 - 若要确保最佳性能表现，请确认本地已安装适配于 CUDA 11.8 的 NVIDIA 显卡驱动。 - 测试代码可用于诊断实际部署场景下的软硬件协同状况。

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torch版本是2.6.0＋cu118

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ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==2.6.0+cu124 (from versions: 1.7.1, 1.8.0, 1.8.1, 1.9.0, 1.9.1, 1.10.0, 1.10.1, 1.10.2, 1.11.0, 1.12.0, 1.12.1, 1.13.0, 1.13.1, 2.0.0, 2.0.1, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2, 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.

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