RTX5060 Ti显卡安装cuda版本PyTorch记录

在按照正常流程在建立的虚拟环境中安装cuda和pytorch事一直不成功，总是因版本不匹配而报错。那么接下来按下面的流程进行操作可以解决。本文安装版本为 CUDA 12.8, pytorch 2.8, Python 3.9，以下内容也是按这些型号进行说明。

第一步 查看电脑情况

首先，Win +r cmd进入控制台，输入nvcc -V，如果显示字符无效，没有任何信息，那么就需要安装 cuda及cudnn
具体参考：

https://www.cnblogs.com/yxysuanfa/p/19115224, https://blog.csdn.net/qq_67105081/article/details/137519207

• cuda-toolkit-archive官网为：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
  
  本人选择的是12.8的版本，直接按 exe（local）下载即可。

• cudnn-archive 官网为：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
  
  直接下载这个压缩包即可。
  然后，运行 cuda_12.8.0_571.96_windows.exe文件，选择默认目录 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8 进行安装。安装完毕后，对cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive进行解压，然后将解压后的三个文件夹对安装目录中的对应文件夹进行替换。
  
  然后，再次在控制台输入nvcc -V，如果出现下面的信息，那么说明以上操作已安装完毕。
  

第二步 在装annaconda和pycharm后，创建conda环境

创建新的虚拟环境 conda create-n yolov12 python=3.9激活 conda activate yolov12 查看所有虚拟环境 conda envlist

在此，需要补充说明的是，当创建好该虚拟环境之后，打开pycharm，在选择conda路径的时候，是安装Anaconda目录下 Scripts下的conda.exe,然后刷新选择新建的虚拟环境。

第三步 安装匹配的cuda和pytorch

先去网站查看对应的cuda版本 https://pytorch.org/get-started/locally/

上面是安装的最后可以看到安装的对应版本的 pip3 install --pre torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128 但是直接这样安装最后还是会报错不匹配。
接下来是最重要的一步来了
找到这个网址（https://download.pytorch.org/whl/cu128）进去：

然后找到torch进去进行相应版本的下载：

下载文件为 torch-2.8.0+cu128-cp39-cp39-win_amd64
在这个yolov12的conda环境下进行安装运行下面指令：

pip install torch-2.8.0+cu128-cp39-cp39-win_amd64.whl#(我是绝对路径)

然后最后再执行下面的指令

pip3 install torch torchvision--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

第四步 验证安装

python-c"import torch; print(torch.__version__)"# 验证torch版本 会返回具体版本如 2.8.0+cu128python-c"import torch; print(torch.cuda.is_available())"# 如果安装成功，返回 Truepython-c"import torch; print(torch.version.cuda)"# 返回torch版本python-c"import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"#这是验证里面最终要的一步，要是只返回相应显卡型号，则正确，如NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti，不会再有警告信息

参考网站：https://www.cnblogs.com/yxysuanfa/p/19115224
https://blog.csdn.net/qq_67105081/article/details/137519207