步骤

本文仅记录自己的安装过程，不保证不同设备仍然可行。

0. 如果已经安装了 cpu版本的 torch 要先删除：pip uninstall torch torchvision torchaudio。

1. 我的显卡是NVIDIA的。

2. 执行nvidia-smi查看CUDA Version：当前驱动支持的最高CUDA版本，以供后续安装参考。结果类似图中：

3. （可选） PowerShell 执行命令nvcc --version查看版本，如果没有这个命令则安装CUDA Toolkit，搜索结果的标题带有NVIDIA Developer。（似乎不安装这个也可以）。命令执行输出的版本说明有release 13.0或者其他版本的标识。结果类似图中：

4. 我的 Python 版本号为 3.13。
   

5. 访问 PyTorch 官网，点击页面的Get Started，依次：Stable (x.xx)->Windows->Pip->Python->CUDA 步骤2 中的版本。根据网络情况，决定使用一下哪一种方法。（先直接用pip安装的方法试试）

   • pip 安装： 执行该页面给出的命令，注意复制时不要遗漏字符。

   • 手动下载: 访问从该页面中得到的命令里的--index-url后面的网址，准备手动下载whl文件。

     1. 分别选择torch、torchaudio、torchvision，版本选择参考下一步和下面的表格。

        （可下载的文件名称类似与torch-2.10.0+cu130-cp313-cp313-win_amd64.whl。其中 torch 可选版本还有 2.9.0、2.9.1，即一个CUDA版本可选择不同版本的torch安装。）

        表：CUDA 13.0 可用的 torch 版本

        PyTorch (torch)	TorchVision (torchvision)	TorchAudio (torchaudio)
        2.10.0	0.25.0	2.10.0

     2. 在网页使用快捷键Ctrl + F搜索，对应前面步骤2的结果，搜索cu130；对应Python版本3.13，搜索cp313。连起来就是搜索cu130-cp313。选择Windows版本。不选带有cp313t的。（cp313t 标记中的 t 代表这是一个开启了 自由线程（Free-Threading） 特性）

     3. 三个文件搜索方式一样，下载后使用pip install 文件名即可安装。（还要安装numpy补全依赖）

torch、torchaudio、torchvision版本对应

• 通过pip自动处理的方式就不用看。

• torchvision：https://github.com/pytorch/vision#installation

• torchaudio：https://docs.pytorch.org/audio/main/installation.html#compatibility-matrix 版本号与torch的一致。