指定 PyTorch CUDA 版本的 pip 安装

在您的 Conda 环境中，尝试使用 pip 来安装支持 CUDA 11.8 的 PyTorch 版本：

卸载之前安装的 CPU 版本 

pip uninstall torch torchvision torchaudio 

 安装适配 CUDA 11.8 的 PyTorch 版本 

pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch_stable.html

 安装适配 CUDA 12.4 的 PyTorch 版本 

pip install torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

 安装适配CUDA12.4的PyTorch版本（torch=2.6.0）

pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

其它指定的torch+cuda版本可在torch官网查找

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

检查 CUDA 安装是否成功

安装完成后，您可以通过以下 Python 代码验证是否安装了 GPU 支持的 PyTorch 版本：

import torch 
print(torch.__version__) # 打印 PyTorch 版本 
print(torch.cuda.is_available()) # 检查 CUDA 是否可用

如果 torch.cuda.is_available() 返回 True，则说明您的 PyTorch 安装成功并支持 GPU。

配置huggingFace国内镜像

import os

os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'