2026-09-21 · 远端环境与第一次 GPU 运行

今天的目标

确认 VS Code、Git、AutoDL、Python、PyTorch 与 RTX 5090 组成的学习环境可以工作。

已运行

cd /root/autodl-tmp/repytorch
nvidia-smi
which python
python scripts/check_gpu.py
python practice/fundamentals/01_tensor_autograd.py

实测结果

CUDA 矩阵乘法运行成功。第一次 Tensor/Autograd 练习得到：

loss: 34.0
w.grad: tensor([3., 5., 7.], device='cuda:0')

梯度与 x 每一列的和一致。

发现

最初选择镜像时记录的是 PyTorch 2.8.0 / CUDA 12.8，实际解释器报告 PyTorch 2.12.1+cu130 / CUDA 13.0。后续以运行时实测版本为准，并在使用新 API 时核对对应版本文档。

下一步

完成官方 Tensors 复现，重点练习 shape、索引、广播、矩阵乘法和 device；然后扩展 Autograd 练习，观察梯度累加与清零。