5060Ti创建cu128环境[可运行源码]

本文详细介绍了如何在2025年9月基于NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti显卡创建CUDA 12.8和PyTorch 2.8的开发环境。首先通过conda创建Python 3.10环境，然后使用pip安装PyTorch 2.8.0及CUDA 12.8版本。文章指出conda安装会报错，因为pytorch-cuda=12.8尚未在Anaconda官方渠道发布，只能通过pip wheel方式安装。最后验证了安装成功，并解释了为什么其他版本不兼容的原因：5060 Ti显卡的Compute Capability为sm_120，而当前安装的PyTorch版本不支持该架构。 在2025年9月，本文详细记录了基于NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti显卡构建CUDA 12.8以及PyTorch 2.8开发环境的过程。文章首先建议使用conda工具创建一个Python 3.10的运行环境，从而为后续的CUDA和PyTorch安装做好准备。尽管在使用conda安装过程中会遇到一些问题，即官方尚未发布pytorch-cuda=12.8版本，导致安装失败，但作者建议采用pip安装方式作为替代方案。通过pip wheel的方法可以成功地安装PyTorch 2.8.0以及与之匹配的CUDA 12.8版本。 在描述安装过程时，作者特别强调了CUDA版本与特定显卡架构之间的兼容性问题。以NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti显卡为例，它的Compute Capability为sm_120，而PyTorch的某些版本可能不支持此架构。因此，正确的版本选择是确保开发环境稳定运行的关键。文章在结尾部分也对这一点进行了验证和解释，确保读者能够理解不同版本软件与硬件之间的匹配关系。 通过本文，读者可以了解到如何在特定硬件配置下搭建一个高效且稳定的深度学习开发环境。同时，通过conda和pip的灵活应用，即便面对官方未完全支持的新硬件，也能够成功部署所需的软件环境。 文章中还可能包含了一些有关如何测试安装成功的信息。比如，可以通过运行一些简单的PyTorch代码来检查GPU是否可以被正确识别和使用，或者查看系统日志确认CUDA和PyTorch的组件是否被正确加载和运行。这样的测试步骤对于确认环境搭建的正确性至关重要，尤其是在进行深度学习研究或开发工作前的准备阶段。 此外，虽然本文主要集中在创建一个特定版本的CUDA和PyTorch环境，但其实所使用的工具和方法，比如conda和pip，都是通用的软件包管理工具，对于其他软件的安装同样适用。因此，即使读者不打算使用CUDA或PyTorch，本文的技术内容依然有其参考价值。 值得注意的是，文章可能还提到了硬件限制对于软件版本选择的重要性。不同的CUDA和PyTorch版本有其特定的硬件要求，这可能与新硬件的发布不同步。因此，在安装过程中，开发者需要仔细了解各种版本的支持情况，选择最适合当前硬件配置的软件版本。 本文还可能提供了其他一些有用的资源链接和参考文献，比如相关的官方文档、论坛讨论或者教程视频。这些资源可以帮助读者更全面地理解安装过程中可能遇到的问题及其解决方案，也为有进一步学习需求的读者提供了深入学习的途径。