此目录包含为在 NVIDIA GeForce RTX 5060（CUDA 13）上训练 PyTorch 模型而创建的环境导出与使用说明。
生成时间：2025-10-31
包含文件：
pytorch_rt5060-requirements.txt— 使用pip freeze导出的 Python 包清单（用于 pip 重现）。pytorch_rt5060-conda-list.txt— 使用conda list -n pytorch_rt5060导出的 conda 包列表（用于诊断）。
环境说明（已自动完成）：
- conda 环境名：
pytorch_rt5060 - Python: 3.10
- 已安装的关键包（运行时）：
- torch 2.9.0+cu130
- torchvision 0.24.0+cu130
- torchaudio 2.9.0+cu130
如何激活该环境并重现实验：
# 激活 conda 环境
conda activate pytorch_rt5060
# （可选）确认 PyTorch 与 GPU
python -c "import torch; print('torch:', torch.__version__); print('cuda runtime:', getattr(torch.version,'cuda',None)); print('cuda available:', torch.cuda.is_available()); print('device:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'no gpu')"
# 运行 MNIST 示例（已在本机测试）
cd examples\mnist
python main.py --epochs 1 --batch-size 64如何从导出文件重建环境（两种方式）：
- 使用 conda 创建基础环境，然后使用 pip 安装对应 wheel（最接近当前环境）：
# 创建 conda 环境
conda create -n pytorch_rt5060_new python=3.10 -y
conda activate pytorch_rt5060_new
# 使用 pip 安装与当前相同的 PyTorch + CUDA wheel（来自官方索引）
pip install --upgrade --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 torch torchvision torchaudio
# 使用 pip requirements 安装其余 Python 包
pip install -r ../pytorch_rt5060-requirements.txt- 或者仅用于备份/诊断，查看 conda 包：
conda list -n pytorch_rt5060 > pytorch_rt5060-conda-list.txt注意事项：
- 我通过 pip 从 PyTorch 官方 cu130 索引安装了 PyTorch（因为 conda 仓库当时未提供 pytorch-cuda=13.0 的包）。pip/conda 混用在某些情形下会导致依赖不一致，若你需要 conda-only 的环境管理，考虑用纯 pip venv 或等待/检查 conda 的官方包。
- 若你要把这些更改推送到 GitHub（此 repo），请确保你的本地仓库已配置好远程并有推送权限；我已尝试自动提交并推送（见下方 git 输出）。
如需我把这些文件发布到你指定的 GitHub 仓库（如果当前工作区不是 git 仓库或没有配置远程），请提供仓库 URL 或允许我初始化并设置远程，我可代为推送（需要凭据或已配置的 SSH key）。