安装PyTorch后版本异常：CUDA版本未正确安装求助

1. 确认Notebook使用的Python环境 #

Notebook常因环境隔离，使用和终端不同的Python解释器。在Notebook中运行以下代码，查看当前环境的路径和PyTorch状态：

import sys
print("当前Python解释器路径：", sys.executable)
import torch
print("PyTorch版本：", torch.__version__)
print("CUDA可用状态：", torch.cuda.is_available())

对比终端中运行where python（Windows）输出的路径，确认两者是否一致。

2. 将Notebook关联到正确的Python环境 #

如果终端和Notebook环境不一致，按以下步骤绑定：

• 终端中激活装有CUDA版PyTorch的环境
• 安装ipykernel：

  pip install ipykernel
  

• 将当前环境注册为Notebook内核：

  python -m ipykernel install --user --name=your_env_name
  

• 重启Notebook，在顶部菜单栏Kernel > Change Kernel中选择刚注册的环境。

3. 彻底清理并重新安装PyTorch #

残留的旧版本可能导致冲突，执行以下操作：

• 卸载所有PyTorch相关包：

  pip3 uninstall -y torch torchvision torchaudio
  

• 清理pip缓存：

  pip3 cache purge
  

• 重新运行指定安装命令，确保在目标环境中执行：

  pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
  

4. 检查CUDA环境变量配置 #

确保Windows系统PATH中优先包含目标CUDA版本的路径：

• 打开系统环境变量，将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin和C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\libnvvp移到PATH列表最上方
• 重启终端和Notebook后再次验证。

5. 验证最终安装状态 #

在终端的目标环境和Notebook的对应内核中，分别运行以下代码确认：

import torch
print("CUDA版本：", torch.version.cuda)
print("CUDA可用：", torch.cuda.is_available())

两者输出应一致，且torch.cuda.is_available()返回True。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GeraltRivskiy