怎么用anaconda安装cuda12.6的pytorch

使用Anaconda安装CUDA 12.6和PyTorch的步骤比较复杂，因为 Anaconda 和 NVIDIA 的二进制包管理并不直接集成。以下是大致步骤：

1. **先安装CUDA:**
- 访问CUDA官网 (https://www.nvidia.com/Download/index.aspx) 按照你的系统(Windows, Linux, macOS)下载并安装CUDA 12.6。
- 安装过程中要选择合适的CUDA Toolkit版本，并确认安装路径。

2. **设置环境变量:**
- 添加CUDA的bin目录到系统的PATH环境变量中，以便命令行可以访问CUDA工具。
- 可能还需要创建一个新的环境变量`CUDA_HOME`指向CUDA的安装目录。

3. **安装cuDNN:**
- 在CUDA安装目录下找到cuDNN版本，下载cuDNN Library。
- 将cuDNN的lib和include目录添加到系统的LD_LIBRARY_PATH和CPATH环境变量。

4. **安装Python和Anaconda:**
- 如果尚未安装，你可以从官方网站 (https://www.anaconda.com/products/distribution/) 下载并安装最新版的Anaconda。

5. **安装PyTorch:**
- 打开命令提示符或终端，激活你的Anaconda环境（如果已存在）。
- 进入Anaconda Prompt或终端后输入：

     conda create -n torch126 python=3.7 torchvision cudatoolkit=12.6 -c pytorch

或者，如果你想要最新的PyTorch版本：

     conda create -n torch126 python=3.7 pytorch torchvision cudatoolkit=12.6 -c pytorch main

`-n torch126` 创建一个新的名为`torch126`的虚拟环境，`main`指代的是PyTorch的主分支。

6. **激活和安装完成:**
- 启动新环境:

     conda activate torch126

- 最后运行 `python -m pip install --upgrade pip` 和 `pip install numpy` 来确保所有依赖都得到更新。

注意：这个过程需要管理员权限，并且可能需要根据你的具体环境调整一些步骤。在某些Linux发行版中，可能还需要安装一些额外的库，如libprotobuf-dev等。