安装带 CUDA 12.6支持的 PyTorch

安装PyTorch支持CUDA 12.6需要几个步骤，这里是一个简化的指南：

1. **检查系统兼容**:
确保你的系统有兼容的GPU，并且已经安装了CUDA Toolkit 12.6。你可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA。

2. **更新操作系统库**:
更新操作系统到最新版，以便于安装最新的驱动程序和支持库。例如，在Ubuntu上可以运行`sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade`.

3. **安装CUDA**:
下载并按照官方文档安装CUDA，记得选中Python的开发工具包，因为这将包含必要的PyTorch CUDA支持。

4. **安装cuDNN**:
cuDNN是用于深度学习的加速库，通常与CUDA一起提供。下载cuDNN并与CUDA安装路径相对应。

5. **安装PyTorch**:
使用pip安装PyTorch，指定CUDA版本：

   pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu126/torch_stable.html

或者，如果你使用的是Conda环境，可以这样做：

   conda create -n myenv torch torchvision cudatoolkit=12.6
   conda activate myenv

6. **验证安装**:
安装完成后，你可以通过导入torch并检查其GPU属性来确认安装成功：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())