# 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。