人生苦短，睡觉要紧，睡醒再说

安装 PyTorch Geometric（PyG）并不复杂，但需要根据不同的环境和需求选择适合的安装方法。通过 Conda 或 PyPi 安装是最为常见且简便的方式，适合大多数用户。而对于需要更多定制或特定版本的用户，直接从源代码安装或通过 Wheels 安装也是不错的选择。无论你采用何种方式，确保 CUDA 环境正确配置以及安装所需的依赖包，都是顺利安装 PyG 的关键。

在本文中，我们深入探讨了如何在 PyTorch 中检查 CUDA 和 cuDNN 版本、可用 GPU 的信息，以及如何测试 PyTorch 是否正常工作。通过使用提供的示例代码，您可以轻松地验证您的深度学习环境配置是否正确，并确保可以充分利用 GPU 加速计算。常用命令总结在常见问题解答部分，我们提供了一些实用的解决方案，帮助您应对可能遇到的挑战，如更新 CUDA 和 cuDNN、选择特定的 GPU、处理 CUDA 内存不足的问题等。

本文以使用 Python 3.13 环境与 CUDA 11.7 配合安装 PyTorch 为例，介绍了在安装过程中可能遇到的常见问题，特别是版本兼容性引发的安装失败。我们详细分析了 Python、CUDA 和 PyTorch 版本之间的依赖关系，特别是在安装过程中如何避免版本冲突和找不到分发版的情况，并提供避免版本冲突及找不到合适分发版的解决方案。版本兼容性检查：确保所用的 Python、CUDA 和 PyTorch 版本相互兼容，避免因版本冲突导致的安装失败。常见错误及其解决方案。

本文将详细讲解如何在你的系统中安装 PyTorch 及其依赖的 CUDA 11.7，包括必要的环境配置和示例代码。如有其他问题，欢迎留言讨论！希望这篇博客能为你在深度学习的旅程中提供帮助。

通过本文的步骤，你可以成功安装与 CUDA 11.1 兼容的 PyTorch 版本，并验证其在你的系统上的正确性。如果在安装过程中遇到问题，可以参考 PyTorch 官方文档或相关社区的帮助资源。