gpu版本torch

GPU版本的torch是指针对GPU加速的版本，可以在GPU上运行深度学习代码。安装GPU版本的torch需要先安装CUDA和cuDNN。可以按照以下步骤进行安装：

1. 首先，确保你的显卡支持CUDA，并且已经安装了相应的显卡驱动程序。

2. 下载并安装CUDA Toolkit，选择与你的显卡驱动程序兼容的版本。

3. 下载并安装cuDNN，它是一个用于深度神经网络的GPU加速库。确保选择与你的CUDA版本兼容的cuDNN版本。

4. 下载并安装GPU版本的pyTorch。你可以使用pip命令来安装，例如：pip install torch torchvision。

安装完成后，你就可以在代码中导入torch并使用GPU进行加速了。你可以使用torch.cuda.is_available()检查GPU是否可用，使用torch.cuda.get_device_name()来查看设备名称。如果GPU可用，你可以通过将Tensor指定为GPU设备来在GPU上创建和操作Tensor。同时，你还可以使用torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.max_memory_allocated()等函数来查看内存和显存的使用情况。

总结起来，安装GPU版本的torch需要先安装CUDA和cuDNN，然后通过pip安装GPU版本的pyTorch。安装完成后，你可以在代码中使用GPU进行加速操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Cuda 和 GPU版torch安装最全攻略，以及在GPU 上运行 torch代码](https://blog.csdn.net/weixin_46833029/article/details/127946022)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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