torch.cuda安装

`torch`是一个广泛用于深度学习的Python库，其`cuda`模块则是为了利用NVIDIA GPU进行加速。要在PyTorch环境中安装CUDA支持，你需要完成以下几个步骤：

1. **检查硬件**: 确保你的计算机有NVIDIA GPU，并且该GPU支持CUDA。访问NVIDIA官网（https://www.nvidia.com/en-us/data-center/cuda/），查看兼容列表。

2. **下载 CUDA toolkit**: 根据你的系统（Windows、MacOS或Linux）和NVIDIA驱动版本，从NVIDIA Developer网站下载对应版本的CUDA Toolkit。记得下载适用于PyTorch版本的工具包。

3. **安装CUDA**: 安装时通常会有一个自定义安装选项，选择“仅安装CUDA”，避免安装其他不需要的内容。按照向导操作，完成后可能会需要重启电脑。

4. **更新cuDNN**: cuDNN是用于深度学习的高性能GPU计算库。通常CUDA Toolkit会包含cuDNN，但如果需要更新，可以在NVIDIA Developer网站上找到cuDNN的单独下载链接。

5. **添加环境变量**: 将CUDA和cuDNN的路径添加到系统的环境变量中，以便`torch`能够识别并加载它们。

6. **安装 PyTorch with CUDA** : 使用pip安装带CUDA支持的PyTorch，命令通常是 `pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html`

安装完成后，你可以通过`import torch`导入库并使用`torch.device('cuda')`检查是否成功启用GPU。