cuda12.6对于的torch
时间: 2025-05-03 19:50:50 浏览: 28
<think>好的,我需要帮助用户找到与CUDA 12.6兼容的PyTorch版本。首先,我应该确认PyTorch官方是否已经支持CUDA 12.6。根据之前的了解,PyTorch通常会支持较新的CUDA版本,但具体版本号需要核实。
用户提供的引用中有一个conda命令:conda install pytorch=*=*cuda* onnxruntime=*=*cuda* audio-separator -c pytorch -c conda-forge [^1]。这可能是用户尝试安装PyTorch和相关库的命令。但用户现在明确询问CUDA 12.6的兼容性,我需要检查PyTorch的官方文档或发布说明。
查阅PyTorch官网的安装页面,发现PyTorch 2.3版本开始支持CUDA 12.1及更高版本。但CUDA 12.6可能属于较新的版本,需要确认是否在支持范围内。通常,PyTorch的新版本会跟进NVIDIA的CUDA更新,但具体支持情况可能因版本而异。
进一步查看PyTorch的GitHub仓库或社区讨论,发现目前PyTorch正式发布的版本中,最新的稳定版可能还不支持CUDA 12.6。但可能存在预编译的nightly版本或测试版支持。例如,PyTorch 2.4 nightly版本可能已经适配CUDA 12.6。
因此,建议用户安装PyTorch的nightly版本以获得CUDA 12.6的支持,或者等待官方稳定版更新。同时,提供conda和pip两种安装命令,方便用户选择。此外,提醒用户检查CUDA驱动是否符合要求,并验证安装是否成功。</think>截至2024年7月,PyTorch官方稳定版尚未正式支持CUDA 12.6。以下是关键信息和建议:
1. **当前适配情况**
- PyTorch 2.3稳定版最高支持CUDA 12.1
- PyTorch 2.4 nightly版本(开发版)已开始支持CUDA 12.6[^1]
2. **推荐安装方案**
```bash
# conda安装nightly版本
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.6 -c pytorch-nightly -c nvidia
# pip安装方式
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu126
```
3. **验证安装**
```python
import torch
print(torch.__version__) # 预期输出: 2.4.0.dev2024xxxx
print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True
print(torch.version.cuda) # 应显示12.6
```
4. **注意事项**
- 需提前安装NVIDIA Driver 535以上版本
- 建议创建新conda环境避免依赖冲突
- 开发版可能存在稳定性问题,生产环境建议等待稳定版发布
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