1.用南京大学源下载cuda

查看显卡最高支持的cuda版本:nvidia-smi

(23 封私信 / 80 条消息) PyTorch 加速下载，使用国内的镜像源（2025年9月） - 知乎2.

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cu128

2.安装 GAN 基础工具库（同之前步骤，补充完整）

# 基础数据处理、可视化库（conda 安装更稳定）
conda install numpy pandas matplotlib pillow scikit-learn -y

# 图像处理（OpenCV）、GAN 常用工具（ninja 加速编译，StyleGAN 等项目需要）
pip install opencv-python ninja -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.验证cuda能用

import torch

# 查看 PyTorch 版本
print(torch.__version__)  # 输出示例：2.4.1（自动匹配 CUDA 12.9 的版本）

# 验证 CUDA 是否可用（关键！返回 True 表示成功）
print(torch.cuda.is_available())  # → True

# 查看当前使用的 GPU（确认显卡被识别）
print(torch.cuda.get_device_name(0))  # 输出你的显卡型号（如：NVIDIA GeForce RTX 4090）

# python
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