首页cuda12.6下载torch

cuda12.6下载torch

时间: 2025-05-18 20:10:20 浏览: 38

### 下载与 CUDA 12.6 兼容的 PyTorch 版本为了确保下载并安装与 CUDA 12.6 兼容的 PyTorch 版本，可以按照官方推荐的方式通过 `pip` 安装指定版本。以下是具体方法：可以通过访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/) 获取不同版本的安装命令。对于 CUDA 12.6 的支持情况，目前最新的稳定版 PyTorch 已经提供了相应的支持[^4]。运行以下命令来安装与 CUDA 12.6 兼容的 PyTorch 版本： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126 ``` 如果当前环境中已经存在旧版本的 PyTorch 或其他依赖库，则可能会引发冲突。此时建议卸载现有版本后再重新安装，以确保环境一致性[^2]: ```bash pip uninstall torch torchvision torchaudio pip cache purge pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126 ``` 完成安装后，可通过如下方式验证所安装的 PyTorch 是否正常工作以及其对应的 CUDA 版本是否匹配： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 检查是否有可用的 GPU 设备 print(torch.version.cuda) # 查看使用的 CUDA 版本号 print(torch.__version__) # 查阅当前 PyTorch 的版本信息 ``` #### 注意事项当遇到类似错误 `[1] 17446 segmentation fault python test.py` 时，通常表明可能存在硬件驱动程序不兼容或者模型加载过程中出现了内存越界等问题[^3]。因此，在确认 PyTorch 和 CUDA 驱动均适配的前提下，还需进一步排查代码逻辑是否存在潜在隐患。

阅读全文