环境参考
本教程基于以下环境编写，实际使用时请根据硬件情况调整：
- 操作系统：WSL Ubuntu
- 显卡：双 RTX 3090
- CUDA：12.4
- Python：3.12.4
- PyTorch：2.6.0
前置检查
开始之前，先确认你的 GPU 支持 CUDA。访问 NVIDIA 官网查看具体型号支持情况。
在终端执行以下命令核对系统架构与发行版信息：
uname -m && cat /etc/*release
输出结果应包含 Linux 发行版标识，确保内核版本符合 CUDA 要求。
同时检查编译器是否就绪，输入 gcc --version 确认已安装 gcc。
安装 PyTorch 与 CUDA
推荐使用官方提供的安装指令。针对 CUDA 12.4 环境，执行如下命令：
pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
若需其他版本（如 CPU 版或旧版 CUDA），可参考 PyTorch 历史版本页面选择对应索引地址。
验证环境
安装完成后，通过 conda 列表确认包版本：
conda list
