配置pytorch-最新版本

在新的版本下，配置pytorch已经不像老版本那样复杂了，关于老版的配置，我稍后会撰写的

选择CUDA工具包

关于python的设置部分就已经在上文中解释了，下面是配置pytorch

使用nvidia-smi在cmd命令窗口中查看自己nvidia所支持的最高的CUDA版本，注意这不是你自己本机安装的CUDA版本

在重复一遍，这个CUDA工具包版本即12.9是你电脑所能支持的最大的版本，这只是个限制

2.0 安装pyTorch

3.1 torch版本的选择

安装pytorch有一个明显的坑就是pytorch的版本必须要和cuda的版本对应，而且最新的显卡也不需要安装CUDA与cuDNN了

3.2 进行安装

# CUDA 12.8
pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
​
pip cache purge     # 删除缓存的文件，避免占用太多的空间

3.3 验证是否安装成功

import torch
​
# 1. 检查 PyTorch 版本
print(f"PyTorch Version: {torch.__version__}")
​
# 2. 检查 CUDA 是否可用（最关键！）
cuda_available = torch.cuda.is_available()
print(f"CUDA Available: {cuda_available}")
​
# 3. 如果 CUDA 可用，显示你的显卡信息
if cuda_available:
    print(f"Device Name: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

成功安装！接下来就是愉快的头秃时刻了，加油吧！