在pytorch中cuda版本怎么选

在PyTorch中选择CUDA版本通常取决于你的硬件配置和任务需求。如果你的设备支持CUDA计算，比如NVIDIA GPU，你可以根据以下几个步骤来选择合适的版本：

1. **检查兼容性**：首先确保你的GPU型号支持CUDA，访问NVIDIA的CUDA官网（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）查看你的GPU是否支持CUDA。

2. **安装**：安装PyTorch时可以选择带CUDA的支持。你可以通过命令行安装特定版本的PyTorch，并指定CUDA版本，例如：

   pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu only/

或者

   pip install torch==1.8.0+cu101 torchvision==0.9.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这里`1.8.0+cu101`表示针对CUDA 10.1的版本。你需要替换为你实际设备对应的CUDA版本。

3. **验证**：安装完成后，你可以运行一些简单的脚本测试一下CUDA是否已经正确安装并能正常工作，如 `import torch; print(torch.cuda.is_available())`。

4. **版本管理**：如果你需要同时使用多个CUDA版本，可以考虑使用`conda`环境或者其他包管理工具如`pipenv`来隔离环境。