由于报错引发以下系列操作一. 确定torch内置依赖约束cuda-toolkit13.0.2 的依赖关系 不是写在 PyTorch 官网文档里的而是在 wheel 包内部的 METADATA 文件 中的。它是 pip 在安装时自动读取的包元数据属于 NVIDIA 打包 nvidia-cuda-* 系列 pip 包时设定的版本锁定策略。在WSL端执行# 解压本地的 torch wheel直接看元数据unzip-p./wheels/torch-2.11.0cu130-*.whltorch-2.11.0cu130.dist-info/METADATA|grep-icuda-toolkit得到结果确定我的torch 2.11.0 cu130 依赖的 cuda-toolkit 版本是 13.0.2也可以在windows端的文件夹下面打开这个METADATA文件可查看其他依赖二 、查看torch、torchvision的版本相关和下载链接网址官网查询链接网页内容也可以在WSL敲命令列出当前仓库真实存在的所有 torchaudio 包不用瞎猜版本。curlhttps://download.pytorch.org/whl/cu130/torchaudio/|grepcp311三、查看ONNX Runtime GPU 版本可以看出目前最新只到12.x版本没有13.x版本。ONNX Runtime GPU 版本与 CUDA/cuDNN 的配套关系最权威的查询入口是官方文档中的 CUDA 兼容性矩阵页面官网查询链接
