# RTX 5060 Ti 安装 CUDA 版 PyTorch 问题及解决方案
- 问题描述
- 问题原因
- 解决方法
- 1. 手动选择对应版本
- 2. 使用 pip 直接安装
- 注意事项
问题描述
在 RTX 5060 Ti 显卡上安装并运行 PyTorch 时，可能会遇到如下提示：
问题原因
PyTorch 安装包是为计算能力（Compute Capability）最高为 sm_90 的 GPU 编译的，而 RTX 5060 Ti 基于 Blackwell 架构，其计算能力为 sm_120，超出了当前 PyTorch 的支持范围。
虽然程序检测到了 GPU，但实际运行时会回退到 CPU，无法利用显卡进行加速计算。
解决方法
要解决此问题，需要安装支持更高计算能力（即 Blackwell 架构）的 PyTorch 版本，具体可通过以下两种方式获取。
1. 手动选择对应版本
打开网址：https://download.pytorch.org/whl/torch/
选择对应版本的.whl文件进行下载安装。
2. 使用 pip 直接安装
pipinstalltorch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128下载结束后检查是否可用：
importtorchprint("CUDA是否可用:",torch.cuda.is_available())iftorch.cuda.is_available():print("GPU型号:",torch.cuda.get_device_name(0))print("GPU显存大小(GB):",torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory/1024**3)else:print("未识别到CUDA显卡")注意事项
RTX 5060 Ti 启用 GPU 加速时，请确保 PyTorch 2.8.0 + CUDA 12.8 或更高版本。
