torch cu92

您好！对于使用Torch在CUDA 9.2上进行深度学习的问题，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您的CUDA 9.2已经正确安装并配置在您的系统上。
2. 然后，安装与CUDA 9.2兼容的Torch版本。您可以通过运行以下命令来安装：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.2 -c pytorch

或者，如果您使用的是pip包管理器，则可以运行以下命令：

   pip install torch==1.9.0+cu92 torchvision==0.10.0+cu92 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3. 安装完成后，您可以导入Torch并开始使用CUDA 9.2进行深度学习了。例如：

   import torch

   # 检查CUDA是否可用
   if torch.cuda.is_available():
       # 设置默认的CUDA设备为第一个可用的GPU
       torch.cuda.set_device(0)

       # 创建一个随机的张量并将其移动到CUDA设备上
       x = torch.randn(3, 3).cuda()

       # 在CUDA设备上执行一些操作
       y = torch.matmul(x, x)

       # 将结果移回CPU，并打印出来
       print(y.cpu())

请注意，具体的安装命令可能会因您使用的操作系统或包管理器而有所不同。这里提供的是一个通用示例，您可以根据需要进行调整。希望这可以帮助到您！如果您还有其他问题，请随时提问。