使用PyTorch-CUDA（CUDA 12.2）无法访问NVIDIA GPU训练YOLOv8求助

我在使用NVIDIA GPU训练YOLOv8模型时遇到GPU访问问题。已按相关教程操作，也尝试用命令pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu122安装适配CUDA 12.2的PyTorch nightly版本，但PyTorch始终无法成功调用GPU。GPU驱动已更新至最新，操作步骤无误，但问题仍未解决。

我是GPU加速领域新手，需要指导来正确配置环境，让YOLOv8能利用GPU进行模型训练。

背景信息 #

• 操作系统：Windows 11
• Python版本：3.11.3
• 目标：在NVIDIA GPU上运行YOLOv8
• 显卡：NVIDIA GeForce GTX 1060 with Max-Q Design（旧款但官方支持）
• 已获取nvidia-smi输出截图
• 已确认ultralytics版本
• 环境管理：conda，在VSCode的Jupyter Notebook中运行代码

尝试过的操作及结果 #

我先后安装了适配CUDA 12.2、11.7、11.8版本的PyTorch，但均无法访问GPU。使用以下代码测试时，返回结果持续为False：

import torch
torch.cuda.is_available()

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