Ulaşım
- Adres:Batıkent Mh. 8910 Sk. 6. Etap 1H No: 18 Yeni Toki Eyyübiye / Şanlıurfa (Yeni Alım Satım Karşısı)
- Telefon:0 (545) 528 88 93
- eMail: info@alestaweb.com
"Torch not compiled with CUDA enabled" veya "No matching distribution found for torch" hatası mı alıyorsunuz? Alesta Web olarak bu rehberde PyTorch CUDA installation error sorunlarını detaylıca çözeceğiz. Yapay zeka ve makine öğrenmesi projelerinde GPU hızlandırma kritik öneme sahip. Ancak PyTorch ve CUDA uyumluluğu bazen can sıkıcı olabiliyor. Hadi bu sorunu birlikte çözelim!
PyTorch, Meta (Facebook) tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir derin öğrenme framework'üdür. CUDA ise NVIDIA'nın GPU'larda paralel hesaplama yapmanızı sağlayan platformudur. Alesta Web ekibi olarak AI projelerimizde bu ikiliyi sürekli kullanıyoruz.
İkisi bir araya geldiğinde model eğitimi saatler yerine dakikalara inebiliyor. Ama bu güç, doğru kurulum gerektirir. Yanlış CUDA versiyonu seçerseniz, GPU'nuz çalışmaz ve CPU'da takılı kalırsınız.
PyTorch CUDA desteği olmadan da çalışır ama CPU modunda. AI/ML projeleri için GPU acceleration olmazsa olmaz (GPU acceleration is essential for AI/ML projects).
En kritik nokta burası. Alesta Web olarak çoğu hatanın versiyon uyumsuzluğundan kaynaklandığını gördük.
| PyTorch Version | CUDA Versions | Status |
|---|---|---|
| PyTorch 2.5 (Stable) | CUDA 11.8, 12.1, 12.4 | ✅ Önerilen |
| PyTorch 2.4 | CUDA 11.8, 12.1 | ✅ Stabil |
| PyTorch Nightly | CUDA 12.4, 12.6 | ⚠️ Deneysel |
CUDA 13.0 henüz PyTorch tarafından desteklenmiyor! RTX 5080/5090 gibi yeni GPU'larda nvidia-smi CUDA 13 gösterse bile, PyTorch için CUDA 12.4 kullanmalısınız (use CUDA 12.4 for PyTorch even if nvidia-smi shows CUDA 13).
# NVIDIA Driver ve CUDA Runtime versiyonu:
nvidia-smi
# CUDA Toolkit versiyonu:
nvcc --version
# PyTorch'un gördüğü CUDA:
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"Bu hata, CUDA desteksiz PyTorch kurduğunuzda ortaya çıkar. alestaweb.com ekibi olarak en sık karşılaştığımız sorun bu.
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# False dönüyorsa, CUDA destekli PyTorch yüklü değil# Önce mevcut PyTorch'u kaldırın:
pip uninstall torch torchvision torchaudio
# CUDA 12.4 için (önerilen):
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# CUDA 12.1 için:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# CUDA 11.8 için:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118Genellikle yanlış CUDA versiyonu veya platform kombinasyonu seçtiğinizde oluşur.
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch
ERROR: No matching distribution found for torch# 1. Python versiyonunuzu kontrol edin (3.8-3.12 desteklenir):
python --version
# 2. pip'i güncelleyin:
pip install --upgrade pip
# 3. Doğru CUDA versiyonuyla kurun:
# PyTorch resmi sitesinden komut alın:
# https://pytorch.org/get-started/locally/
# Örnek (Python 3.11, CUDA 12.4, Windows):
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124NVIDIA driver'ınız eski. Alesta Web olarak driver güncellemesini öneriyoruz.
# 1. Mevcut driver versiyonunu kontrol edin:
nvidia-smi
# 2. NVIDIA sitesinden en son driver'ı indirin:
# https://www.nvidia.com/Download/index.aspx
# 3. veya Windows'ta:
# GeForce Experience > Drivers > Check for Updates
# Linux'ta:
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-550 # veya en son versiyonGPU belleği yetmiyor. Model veya batch size çok büyük.
# 1. GPU bellek kullanımını kontrol edin:
nvidia-smi
# 2. Batch size'ı düşürün:
batch_size = 8 # 32 yerine 8 deneyin
# 3. Gradient accumulation kullanın:
accumulation_steps = 4
# 4. Mixed precision training:
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()
with autocast():
output = model(input)
loss = criterion(output, target)
# 5. Diğer GPU kullanan uygulamaları kapatın:
# Chrome, VS Code GPU extension, vb.RTX 3060 (12GB) veya RTX 4060 Ti (16GB) gibi VRAM'i yüksek kartlar, AI projeleri için ideal. 8GB altı kartlarda sürekli out of memory sorunuyla karşılaşırsınız (you'll constantly face OOM issues with less than 8GB VRAM).
NVIDIA RTX 5070, 5080 ve 5090 sahipleri dikkat! Bu kartlar CUDA 13.0 ile geldi ama PyTorch henüz CUDA 13'ü desteklemiyor. Alesta Web ekibi olarak bu durumu yakından takip ediyoruz.
nvidia-smi "CUDA Version: 13.0" gösterse bile, PyTorch için CUDA 12.4 wheel'lerini kullanmanız gerekiyor. Driver'ın desteklediği CUDA versiyonu ile PyTorch'un derleme versiyonu farklı olabilir.
# 1. En son NVIDIA driver'ı yükleyin (560+)
# 2. PyTorch'u CUDA 12.4 ile kurun:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# 3. Çalıştığını doğrulayın:
python -c "import torch; print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}')"RTX 50 serisi + Windows + Python 3.11 kombinasyonunda torchaudio wheel'i bulunmayabiliyor.
# torchaudio olmadan kurulum:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# veya PyTorch nightly deneyin (riskli):
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu124Alesta Web olarak adım adım doğru kurulumu gösterelim.
# Python versiyonu (3.8-3.12):
python --version
# NVIDIA GPU ve Driver:
nvidia-smi
# Not: CUDA Version burada driver'ın desteklediği max CUDA'yı gösterir
# PyTorch'un kullanacağı CUDA farklı olabilir# venv ile:
python -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate # Linux/macOS
pytorch_env\Scripts\activate # Windows
# veya conda ile:
conda create -n pytorch_env python=3.11
conda activate pytorch_env# https://pytorch.org/get-started/locally/ adresine gidin
# İşletim sistemi, paket yöneticisi, Python ve CUDA versiyonunu seçin
# Oluşan komutu kopyalayın
# Örnek komut (Windows, pip, Python, CUDA 12.4):
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124python << 'EOF'
import torch
print(f"PyTorch Version: {torch.__version__}")
print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"CUDA Version: {torch.version.cuda}")
print(f"cuDNN Version: {torch.backends.cudnn.version()}")
if torch.cuda.is_available():
print(f"GPU Count: {torch.cuda.device_count()}")
print(f"GPU Name: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
# Basit bir tensor testi:
x = torch.rand(1000, 1000).cuda()
y = torch.rand(1000, 1000).cuda()
z = torch.matmul(x, y)
print(f"GPU Tensor Test: SUCCESS")
else:
print("WARNING: CUDA is not available!")
EOFPyTorch Version: 2.5.0+cu124
CUDA Available: True
CUDA Version: 12.4
cuDNN Version: 90100
GPU Count: 1
GPU Name: NVIDIA GeForce RTX 4070
GPU Tensor Test: SUCCESS# CUDA 12.4 için:
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
# CUDA 11.8 için:
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidiaConda, CUDA toolkit'i otomatik olarak yönetir, bu yüzden sistem genelinde CUDA kurmanıza gerek kalmaz. Ancak bazen conda channel'larında en son versiyonlar gecikmeli olarak gelir.
Bu rehberde kullanılan bilgiler aşağıdaki güvenilir kaynaklardan derlenmiştir:
Alesta Web olarak tüm bu kurulum adımlarını kendi sistemlerimizde test ettik.
Artık PyTorch CUDA kurulum hatalarını çözmeyi biliyorsunuz! Alesta Web ekibi olarak AI ve makine öğrenmesi projelerinizde başarılar diliyoruz. Sorularınız için alestaweb.com üzerinden bize ulaşabilirsiniz.
Hızlı Özet / Quick Summary:
torch.cuda.is_available() ile doğrulayınFaydalı Linkler / Useful Links:
© 2026 AlestaWeb - Tüm hakları saklıdır.