1.需要通过自己的显卡知道CUDA Tollkit支持的版本下载支持CUDA版本安装包CUDA ToolKit Archive官网CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer选择合适对应的版本12.6的版本下载完成后还需要安装与之相关的其他依赖及套件访问 https://pytorch.org/get-started/locally/根据你所载的操作系统安装指令包语言以及CUDA的版本生成命令直接把生成的命令放在Anaconda PowerShell上执行执行之前最好是创建一个虚拟环境取安装比如创建一个mlflow的虚拟环境conda create -n mlflowconda activate mlflowpip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126完成之后使用命令查看是否安装完成nvcc --version如果出现下面的错误请按照以下步骤排查并解决检查默认安装路径打开文件资源管理器查看以下路径是否存在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\bin(注意v12.6 是你安装的具体版本号验证文件存在进入 bin 目录确认是否有 nvcc.exe 文件。如果没有说明 CUDA Toolkit 未安装或安装不完整请前往 NVIDIA 官网下载并重新安装安装时务必勾选 CUDA Compiler (nvcc) 组件如果文件存在则需要将路径添加到系统环境变量中。1.打开环境变量设置右键点击“此电脑” - “属性” - “高级系统设置”。点击“环境变量”按钮。2.编辑 Path 变量添加下面两个路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.x\binC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.x\libnvvp保存后重启终端再次执行conda activate mlflownvcc --version可以看到下面的内容就说明安装成功了