要在本地安装与您的NVIDIA GPU匹配的CUDA版本PyTorch，请按以下步骤操作：

步骤1：确定GPU型号和驱动信息

1.按 Win + X选择 设备管理器
2.展开 显示适配器 → 记录您的NVIDIA显卡型号（如RTX 3060）
3.打开命令提示符，运行：
```
nvidia-smi
```
4.记录右上角的 驱动版本（如516.59）

步骤2：确定兼容的CUDA版本

1.
访问NVIDIA驱动兼容表：

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
2.
查找您的驱动版本对应的最高支持CUDA版本

(例如：516.x驱动支持最高CUDA 11.7)

推荐选择：CUDA 11.8或12.1（目前PyTorch支持较好的版本）

步骤3：安装CUDA Toolkit和cuDNN

1.访问NVIDIA官网：CUDA Toolkit存档 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
2.下载并安装对应版本（如CUDA 11.8）
3.下载匹配的cuDNN（需要注册账号）：
cuDNN下载
安装教程：CUDA安装教程（超详细）-CSDN博客

步骤4：安装PyTorch

1.访问PyTorch官网：https://pytorch.org
2.选择配置：
- •PyTorch Build: Stable (1.13.1)
- •Your OS: Windows
- •Package: pip
- •Language: Python
- •Compute Platform: 选择与本地安装一致的CUDA版本（如CUDA 11.8）
- •Run this Command: 复制生成的安装命令

安装命令示例：

✅ 正确匹配本地CUDA版本:

# 适用于CUDA 11.8
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

❌ 不要使用这些:

# 通用命令（可能安装不匹配的版本）
pip install torch torchvision torchaudio# 错误的CUDA版本（如本地是11.8但安装cu117）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

步骤5：验证安装

创建test.py文件:

import torchprint(f"PyTorch版本: {torch.__version__}")
print(f"CUDA是否可用: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"当前设备: {torch.cuda.current_device()}")
print(f"设备名称: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}")

运行后应有如下输出：

PyTorch版本: 1.13.1+cu118
CUDA是否可用: True
当前设备: 0
设备名称: NVIDIA GeForce RTX 3060
CUDA版本: 11.7

常见问题解决：

1.torch.cuda.is_available()返回False：
- •检查CUDA Toolkit版本与PyTorch安装命令中的CUDA版本是否匹配
- •更新NVIDIA显卡驱动到最新版本
- •运行 nvcc --version确认CUDA安装
2.版本冲突：
```
pip uninstall torch torchvision torchaudio
pip cache purge
```
然后重试正确版本的安装命令