遇到的报错：

packages\torch\cuda\__init__.py:435: UserWarning: Found GPU0 NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU which is of cuda capability 12.0. Minimum and Maximum cuda capability supported by this version of PyTorch is (5.0) - (9.0) queued_call() D:\my_programs\Anconda\conda_envs\rec\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:435: UserWarning: Please install PyTorch with a following CUDA configurations: 12.8 13.0 following instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/ queued_call() D:\my_programs\Anconda\conda_envs\rec\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:435: UserWarning: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90. If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/ queued_call()

5070ti 与 pytorch 版本不兼容，cuda 与 pytorch 不兼容

核心宗旨是确保：

nvidia-smi查到的可容纳的最大cuda的版本>=cuda版本>=pytorch版本

比如：

我查到的是12.8，那么我的cuda也下载12.8

接下来 pytorch 在Get Started中选择12.8的nightly，进入所给pip里面的链接

下载torch, torchvision（ torchvision要比torch日期晚一天）到本地，然后：pip install 本地的下载路径

比如我的是：torchvision-0.25.0.dev20251124+cu128-cp310-cp310-win_amd64.whl和orch-2.10.0.dev20251123+cu128-cp310-cp310-win_amd64.whl

测试文件：

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 应该返回 True
print(torch.cuda.current_device())  # 获取当前设备
print(torch.cuda.get_device_name(0))  # 获取第一个 GPU 的名字
print(torch.cuda.get_arch_list())  # 应包含'sm_120'

成功有了sm_120：