1.CUDA卸载
参考：
【环境搭建】卸载&重新安装cuda+cudnn+anaconda+gpu版pytorch_卸载cuda-CSDN博客
【cuda】cuda安装与卸载升级_升级cuda-CSDN博客
检测代码：
https://www.zhihu.com/question/482335084
python
import torch
print('CUDA版本:',torch.version.cuda)
print('Pytorch版本:',torch.__version__)
print('显卡是否可用:','可用' if(torch.cuda.is_available()) else '不可用')
print('显卡数量:',torch.cuda.device_count())
print('是否支持BF16数字格式:','支持' if (torch.cuda.is_bf16_supported()) else '不支持')
print('当前显卡型号:',torch.cuda.get_device_name())
print('当前显卡的CUDA算力:',torch.cuda.get_device_capability())
print('当前显卡的总显存:',torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory/1024/1024/1024,'GB')
print('是否支持TensorCore:','支持' if (torch.cuda.get_device_properties(0).major >= 7) else '不支持')
print('当前显卡的显存使用率:',torch.cuda.memory_allocated(0)/torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory*100,'%')2.5070ti出现bug
参考：更新5070ti适配pytorch，解决pytorch不支持sm_120问题-陌上玉台咏新桑-陌上玉台咏新桑-哔哩哔哩视频
从40系显卡换5070TI后CUDA出现问题，解决方法_5070ti cuda版本-CSDN博客
深度学习环境配置避坑-CUDA11.0+DGL1.8_dgl cuda 11.0-CSDN博客
最后的解决方案是：
CUDA12.8+pytorch2.7.0
可以向下兼容pytorch2.5.1版本的代码，成功跑通
3.相关官方网站
pytorch:
清华镜像源：
Index of /anaconda/cloud/pytorch/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
CUDA：