Anaconda虚拟环境，完全使用conda install命令安装所有包，使用conda install pytorch

0、现在pytorch官网使用conda install 命令没那么多了，可能是conda install 的生态变差了，

我的cuda版本最开始是cuda12.9，但由于 CUDA 12.9 是较新版本，目前主流的 conda 镜像源（包括您配置的清华源）尚未收录或完整收录其预编译包。

为解决这个问题并成功运行程序，我为您梳理出以下三个方案，其核心思路与权衡如下表所示：

方案	核心操作	优点	缺点
方案一 (混合安装)	在 conda 环境内使用 pip 安装 PyTorch	最推荐。能直接安装 CUDA 12.9，保证与您本地驱动兼容。	管理上非纯 conda。
方案二 (降级CUDA)	在 conda 内安装较低版本 CUDA (如 12.1)	纯 conda 管理，简单稳定。	需确认您程序是否兼容。
方案三 (双环境)	为 PyTorch 新建环境，用 pip 安装	隔离干净，不影响其他项目。	管理稍复杂。

📌 方案一：在 Conda 环境中使用 pip 安装（推荐）

这个方法利用了 pip 直接从 PyTorch 官方索引下载最新 wheel 包的能力，通常能最快获得对新 CUDA 版本的支持。

激活您的 Conda 环境 （例如名为 satellite 的环境）：
bash 复制代码
```
conda activate satellite
```
使用 pip 安装 PyTorch (CUDA 12.9) ：
这是 PyTorch 官方为 CUDA 12.9 提供的安装命令。
bash 复制代码
```
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129
```

🔄 方案二：在 Conda 中安装较低版本的 CUDA Toolkit

如果您确定您的程序也能兼容稍旧版本的 CUDA，这是保持纯 conda 管理的最佳选择。Conda 会安装一个独立、版本匹配的 CUDA 运行库，通常与您系统已安装的驱动是兼容的。

激活环境 ：
bash 复制代码
```
conda activate satellite
```

选择一个广泛支持的 CUDA 版本进行安装 ，例如 CUDA 12.1 ：

bash 复制代码

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

*（可选）或者安装 CUDA 11.8 ：

bash 复制代码

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

🗂️ 方案三：为 PyTorch 创建独立环境并使用 pip

如果您想完全隔离，可以创建一个专为 PyTorch 服务的新环境，并在其中使用 pip 安装。

创建并激活新环境 ：

bash 复制代码

conda create -n pytorch_env python=3.9
conda activate pytorch_env

在新环境中用 pip 安装 PyTorch (CUDA 12.9) ：

bash 复制代码

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129

✅ 安装后验证

无论选择哪个方案，安装后都请务必验证。在激活的对应环境中运行 Python 并输入以下代码：

python 复制代码

import torch
# 打印PyTorch版本
print(torch.__version__)
# 打印PyTorch编译所用的CUDA版本
print(torch.version.cuda)
# 检查CUDA是否可用，返回True表示成功
print(torch.cuda.is_available())
# 还可以打印当前可用的GPU数量
print(torch.cuda.device_count())

总结与建议

首选方案一 ：它最有可能直接满足您"运行程序"的需求，因为它能精确匹配您系统已安装的 CUDA 12.9 驱动，避免了潜在的版本冲突。
谨慎选择方案二 ：仅在您确定程序兼容旧版 CUDA，且坚持纯 conda 管理时使用。安装后请务必运行上述验证代码，确认 torch.cuda.is_available() 返回 True。
方案三适用于需要环境隔离的复杂项目管理。

如果您想了解如何检查您的程序具体依赖哪个CUDA版本，或者执行过程中遇到了其他错误，可以随时告诉我，我会帮您进一步分析。

CUDA从12.9降级通常指卸载当前版本并重新安装目标版本。核心流程是先查驱动支持上限，再安装对应版本的CUDA工具包。

根据你之前的程序，PyTorch 2.0通常搭配CUDA 11.8 或12.1 ，这是较稳定的组合。具体版本需查看PyTorch官网的命令行（例如 pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 对应CUDA 11.8）。

📋 降级步骤概览

整个流程包含三步，具体操作说明见下表：

步骤	关键操作	说明/注意
1. 确定目标版本	查看 `nvidia-smi` 中的 "CUDA Version"	这是驱动支持的CUDA最高版本，需安装此版本或更低的。
	参考PyTorch官网确定配套版本	根据你安装PyTorch的命令，确认与之匹配的CUDA版本。
2. 卸载现有CUDA工具包	通过"控制面板"卸载程序。	在Windows"应用和功能"中，卸载所有名称含"NVIDIA CUDA"的程序。此操作不会卸载显卡驱动。
3. 安装新版本CUDA	从NVIDIA官网下载对应版本安装包。	下载时，版本号选择"12.x"或"11.x"，安装类型建议选"自定义"，取消勾选"GPU驱动"以免覆盖现有驱动。

✅ 验证与后续

安装完成后，在命令行中运行 nvcc -V 和 nvidia-smi 来确认新版本。最后，建议使用 conda 或 venv 新建一个虚拟环境，在环境中用 pip 安装对应版本的PyTorch，因为conda有时会自动安装它管理的CUDA，可能引起冲突。

如果在执行 nvcc -V 时提示找不到命令，通常是环境变量未自动设置 。需要手动将CUDA的 bin 目录（如 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin）添加到系统的Path环境变量中。

如果需要我帮你查看当前驱动支持的最高CUDA版本（nvidia-smi的输出），或者协助确认PyTorch与CUDA版本的对应关系，可以随时告诉我。

使用的命令cuda版本12.1

bash 复制代码

conda install pytorch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

这条命令可以执行，而install 2.5.1版本的cuda不能进行。

现在pytorch 对conda install 支持没有之前那么好了，

这条命令还是可以执行