cuda是12.6安装pytorch
时间: 2025-01-20 10:00:59 浏览: 212
### 安装 PyTorch 并兼容 CUDA 12.6
为了确保 PyTorch 能够充分利用 NVIDIA GPU 提供的强大计算能力,安装过程中需特别关注所选版本与 CUDA 工具链之间的匹配性。对于希望基于 CUDA 12.6 来部署 PyTorch 的场景而言,操作流程如下:
#### 验证现有环境准备情况
确认已成功完成 CUDA TOOLKIT 12.6 更新 2 的安装过程[^1]。
#### 获取适用于目标平台的预编译二进制文件
访问官方资源页面获取对应于特定操作系统架构以及 Python 解释器版本组合下的 `.whl` 文件链接。鉴于当前需求指向的是支持 CUDA 12.6 的构建版次,应当选取那些明确标注了 `cu12x` 后缀标签的发行件作为候选对象之一[^4]。
例如,在 Windows AMD64 架构下针对 Python 3.10 编写的 PyTorch 发行版本可从以下位置下载:
```plaintext
https://download.pytorch.org/whl/cu121/torch-2.1.2%2Bcu121-cp310-cp310-win_amd64.whl
```
同样地,配套使用的 torchvision 和 torchaudio 扩展库也应遵循相同原则挑选相适应的分发包。
#### 使用 pip 命令执行本地安装
假设所有必要的依赖项均已妥善安置到位,则可通过调用 pip 工具来加载先前保存至本地磁盘中的轮子档案(`.whl`),从而实现软件栈的一键式装配。
```bash
pip install /path/to/local/wheel/file.whl
```
#### 核实安装成果并测试功能正常与否
通过导入模块的方式初步检验新近加入系统的组件能否被顺利识别;与此同时借助内置属性查询机制进一步验证实际生效的 CUDA 运行时环境设置是否符合预期[^2]。
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)
print(torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME)
```
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