支持12.6cuda的显卡驱动安装什么版本的pytorch环境

为了支持CUDA 12.6，您需要安装对应版本的PyTorch。对于PyTorch，通常建议使用与其CUDA版本相对应的较新稳定版。对于CUDA 12.6，这通常是PyTorch 1.9.x或早期的1.10.x版本。请注意，随着新版本的更新，官方可能会提供对更高版本的支持。

以下是安装步骤的大致指导：

1. 首先，确保您的操作系统与CUDA兼容，比如Ubuntu 20.04、Debian 10等。

2. 更新系统包列表并安装必要的依赖项：

   sudo apt-get update && sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config libncurses5-dev \
       libhdf5-dev libgflags-dev liblz4-tool libzstd-dev libcurl4-openssl-dev libopenblas-dev

3. 下载并配置CUDA 12.6，按照CUDA官网的指南进行。

4. 安装cuDNN，它是PyTorch深度学习加速所必需的库：

   wget https://developer.nvidia.com/cudnn

然后按照下载文件中的说明安装。

5. 下载PyTorch源码：

   git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git
   cd pytorch

6. 使用CUDA和cuDNN构建PyTorch：

   export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.0+"
   export CUDA_HOME=<cuda_home_path>
   export CUDNN_LIB_DIR=<cudnn_lib_dir>
   python setup.py install --cc=cuda -- cudnn=True

记得替换`<cuda_home_path>`和`<cudnn_lib_dir>`为实际的CUDA和cuDNN路径。