pytorch 怎么下载gpu版本

PyTorch是一个流行的深度学习框架，如果你想在GPU上运行它，你需要首先安装支持CUDA的版本。以下是安装步骤：

安装前的准备:
确保你的计算机已经安装了 NVIDIA GPU，并且CUDA Toolkit 和cuDNN 已经配置好。你可以访问 NVIDIA Developer网站 (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 下载相应的CUDA和cuDNN版本。

更新Python环境:
使用conda或pip管理环境：

conda: 先创建一个新的conda环境，例如 conda create -n pytorch_env python=3.8 torchvision cudatoolkit=10.x
pip: 安装torch torchvision及其cuda扩展：pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

选择安装源:
如果你想从官方渠道安装，需要指定包含CUDA模块的库来源。对于pytorch, 可能需要添加额外的镜像源，如清华开源镜像站（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple/）:

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html \
--extra-index-url=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple/

安装特定版本:
如果你知道需要哪个特定版本，可以在命令中指定，比如torch==1.9.0+cu111。

激活环境:
创建环境后，使用conda activate pytorch_env（conda用户）或source activate pytorch_env（bash用户）激活环境。

验证安装:
在终端输入python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"，如果返回True，则说明已成功安装并可以使用GPU。