hwd32
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- torch 2.12.0 + torchvision 0.27.0 + torchaudio 2.11.0
- CUDA True | GPU: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 验证通过
- 装 5 分钟（清华源代理）
- 附实机安装日志和验证输出
- README 进度表 05 改成 ✅
136 lines
3.5 KiB
Markdown
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# 05 PyTorch 验证
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## 目标
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装 PyTorch + cu128，验证能调用 5060 Ti。
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> **本机实测版本**（2026-06-14）：
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> - Python 3.11.15
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> - torch 2.12.0
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> - torchvision 0.27.0
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> - torchaudio 2.11.0
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> - triton 3.7.0
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> - CUDA Toolkit 12.8（系统层） + CUDA Runtime 13.0.96（PyTorch 自带）
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> - 下载耗时：5 分钟（清华源代理）
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## 装 venv
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**WSL2 Ubuntu 终端**：
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```bash
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cd /mnt/d/llm-code
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uv venv --python 3.11 .venv
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source .venv/bin/activate
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```
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**应当看到**命令行前缀变成 `(.venv) eric@...`。
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## 装 PyTorch（用清华源代理，国内最快）
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```bash
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uv pip install torch torchvision torchaudio \
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--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 \
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--extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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```
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| 参数 | 用途 |
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|------|------|
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| `--index-url` | 强制走 PyTorch 官方源（拉 cu128 专用 wheel）|
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| `--extra-index-url` | 补充源，其他依赖走清华（`pypi.tuna.tsinghua.edu.cn`）|
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**不要**同时加 `--index-url` 和 `-i`，uv 会报"重复"。
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**预计 5-15 分钟**（约 2.5 GB 下载）。
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### 实机安装日志（2026-06-14）
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```
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Resolved 33 packages in 2.11s
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Prepared 33 packages in 5m 00s
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Installed 33 packages in 5m 19s
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+ torch==2.12.0
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+ torchaudio==2.11.0
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+ torchvision==0.27.0
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+ triton==3.7.0
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+ nvidia-cublas==13.1.1.3
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+ nvidia-cuda-runtime==13.0.96
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+ nvidia-cudnn-cu13==9.20.0.48
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+ nvidia-nccl-cu13==2.29.7
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+ ...（共 33 个包，含 NVIDIA 13.x 系列 CUDA 库）
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```
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> **注意**：装 PyTorch 2.12 时它**自动拉了 CUDA 13.x 的运行时包**（cublas/cudnn/nccl 等），但**用的是系统层的 CUDA Toolkit 12.8**（`nvcc`）来编译扩展。这两套并存，**没问题**——PyTorch 编译时认 12.8，运行用 13.0，版本对得上。
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## 验证（关键！）
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```bash
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python -c "import torch; print('CUDA:', torch.cuda.is_available(), '| GPU:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'NONE')"
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```
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**应输出**：
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```
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CUDA: True | GPU: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti
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```
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### 实机输出（2026-06-14）
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```
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(.venv) eric@ERIC-GEM12:/mnt/d/llm-code$ python -c "import torch; print('CUDA:', torch.cuda.is_available(), '| GPU:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'NONE')"
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CUDA: True | GPU: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti
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```
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✅ **PyTorch 链路全打通**。
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## 跑个真测试（确认能算东西）
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```bash
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python -c "
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import torch
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x = torch.randn(1000, 1000, device='cuda')
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y = torch.randn(1000, 1000, device='cuda')
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z = x @ y
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print('矩阵乘法 OK, 形状:', z.shape, '设备:', z.device)
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print('显存占用:', torch.cuda.memory_allocated()/1e9, 'GB')
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"
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```
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**应输出**：
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```
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矩阵乘法 OK, 形状: torch.Size([1000, 1000]) 设备: cuda:0
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显存占用: 8.0... GB
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```
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## 镜像版本必须匹配
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| torch | torchvision | torchaudio |
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|------|------|------|
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| 2.7.0 | 0.22.0 | 2.7.0 |
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| 2.7.1 | 0.22.1 | 2.7.1 |
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| 2.8.0 | 0.23.0 | 2.8.0 |
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**不要混搭**（如 torch 2.7.1 + torchvision 0.22.0，会出兼容警告）。
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## 常见问题
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### 输出 `CUDA: False`
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按顺序排查：
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1. `nvidia-smi` 在 WSL2 能不能看到卡
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2. `nvcc --version` 是不是 12.8
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3. 重新装一遍 PyTorch（可能是装时网络断了，下了不完整的 wheel）
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### 装时报 `pip` 相关错
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```bash
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deactivate
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uv venv --python 3.11 .venv --clear
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source .venv/bin/activate
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# 重装
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```
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### 装完 import 报 `libcudart.so not found`
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CUDA Toolkit 没装好，回到 [03 WSL2 + CUDA 12.8](./03-wsl2-ubuntu.md) 重新装。
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## 下一步
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✅ 通过后 → [06 ComfyUI 装出图](./06-comfyui-image.md)
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