CUDA和pytorch混

引用\[1\]:基于CUDA的PyTorch是指使用CUDA进行加速的PyTorch版本。要安装基于CUDA的PyTorch，可以使用以下命令: conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.2 -c pytorch。\[1\]

引用\[2\]:CUDA是一个工作台，而cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库。cuDNN相当于工作台上的工具，比如扳手。在CUDA上运行深度神经网络需要安装cuDNN，就像你想要拧个螺帽就要买个扳手一样。cuDNN可以使GPU进行深度神经网络的计算，速度相较于CPU更快。\[2\]

所以，当你想要在PyTorch中使用CUDA进行混合编程时，你需要先安装CUDA和cuDNN。然后，你可以使用基于CUDA的PyTorch来编写和运行深度学习模型，以利用GPU的计算能力加速模型训练和推理过程。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [PyTorch\CUDA软件安装指引（Windows）](https://blog.csdn.net/m0_64036176/article/details/124163860)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [用人话讲解深度学习中CUDA，cudatookit，cudnn和pytorch的关系](https://blog.csdn.net/m0_68239345/article/details/128803487)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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