安装GPU版CUDA12.8, Pytorch2.7.1记录--2025.07.14

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很久之前下载pytorch的时候，还需要考虑不同的显卡对应cuda、cudnn和pytorch之间的关系，好在现在torch中也有集成，如果只是让项目跑起来就暂时不用考虑了。

使用如下命令，查看当前显卡支持的最高CUDA版本，我当前电脑是英伟达RTX 3060 显卡，最高支持的CUDA版本是12.8。为了测试一下最新的，我这里就下载CUDA12.8版本的pytorch。

nvidia-smi

使用pytorch官网的安装命令，在miniconda中新建环境Python版本为3.11(torch要求python版本在3.9到3.12之间)

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128，发现下载torch(约3g)总是会降到很慢的速度。所以考虑使用国内源的下载方法。其中torch版本为2.7.1，torchvision版本为0.22.1，torchaudio版本为2.7.1。

使用如下命令，从阿里云镜像网站安装torch、torchvision和torchaudio。基本维持在15MB/s的速度，几分钟就能下载完毕。

pip install torch==2.7.1 torchvision torchaudio -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu128/

ok，下载完成了，安装的版本也是正确的，原本还打算把每个包的版本定下来，这下省事了。接下来在Python里面测试GPU

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print("CUDA Version:", torch.version.cuda)

安装完成哩！当然也可以通过用浏览器下载whl文件，然后本地安装。我这里提供几个关键词以供搜索。
在这个网站按Crtl+F搜索。
torch-2.7.1+cu128-cp311-cp311-win_amd64.whl
torchvision-0.22.1+cu128-cp311-cp311-win_amd64.whl
torchaudio-2.7.1+cu128-cp311-cp311-win_amd64.whl

还有其他的镜像源，测试结果如下，不尽人意。
清华源上好像只有CPU版本的，我没有找到GPU版本的torch。

# 清华源
pip install torch==2.7.1 torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

这样直接安装的CPU版的pytorch，虽然速度够快，但是不是GPU版本的。只安装CPU版本pytorch的可以使用本条命令。

上海交通大学镜像源已经是一年前的版本了，也没有同步，并且我在其中搜索也没有2.7.1版本，最高的是torch 2.3.1，cu121版本，下载版本低于这个可以考虑本镜像源。

可以自己利用关键词搜索下载合适的版本。

先发出啦供大家伙参考，如有问题，私信或评论，我立马改正！感谢