加速 PyTorch（CUDA 12.7） 下载安装记录（自用）

加速 PyTorch（CUDA 12.7） 下载安装记录（自用）

基本信息：

1. 系统版本：Windows 11 家庭中文版
2. 系统版本号：25H2
3. 文章内容更新：日期2026.3.1；时间9：37：15
4. 下载版本：PyTorch（CUDA 12.7）
5. 当前已完成工作：

安装配置 Anaconda3-2022.05

下载安装

1. 打开 NVIDIA 控制面板 → 系统信息 → 组件 ，检查 NVIDIA CUDA 版本号为 12.7

2. 访问 PyTorch 官网：pytorch.org/get-started… ，选择对应 CUDA 版本的 PyTorch：

3. 把官网生成的命令给豆包，要一个清华镜像下载的命令（更快），在 Anaconda Prompt（已激活 cabin-env）中粘贴运行。

pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

或者直接用官网生成的命令

pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

验证

安装完成后，在终端里逐行输入以下代码，依次回车：

1. 进入 Python 交互环境

python

2. 导入PyTorch

import torch

3. 查看 PyTorch 版本

print("PyTorch版本：", torch.__version__)

4. 核心验证：CUDA是否可用（输出True就是GPU版安装成功）

print("CUDA是否可用：", torch.cuda.is_available())

5. 查看识别到的显卡型号

print("显卡型号：", torch.cuda.get_device_name(0))

6. 退出退出Python交互模式

exit()

后续训练模型会自动调用显卡加速，速度比 CPU 快 10 倍以上。