如何指定安装cuda版本11.3，pytorch版本为1.12.1的pytorch

为了在Python环境中安装CUDA 11.3并匹配PyTorch 1.12.1版本，你需要按照以下步骤操作：

1. **检查系统兼容性**:
确保你的操作系统支持CUDA 11.3，通常是Windows 10、macOS Big Sur (M1) 或者 Ubuntu 20.04及以上。

2. **下载CUDA Toolkit**:
访问NVIDIA开发者网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），选择适合你系统的CUDA 11.3版本下载。记得选择对应的操作系统，比如Windows、macOS（适用于Apple M1芯片）或Linux。

3. **安装CUDA**:
安装过程中通常需要接受许可协议，并按照提示完成安装。记得在安装时选择“仅安装CUDA Toolkit”，而不是全套驱动程序。

4. **更新 PATH**:
完成安装后，将CUDA的bin目录添加到系统的PATH环境变量中，以便命令行可以识别CUDA工具。

5. **安装cuDNN**:
CUDA包含cuDNN，它是一个用于深度学习加速的库。从NVIDIA官网下载cuDNN针对CUDA 11.3的版本，然后按照指示安装。

6. **配置PyTorch**:
使用conda创建一个新的环境并安装PyTorch：

   conda create -n torch_11_3 python=3.8 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch

这会安装Python 3.8，以及PyTorch 1.12.1版本，并自动链接到你新安装的CUDA 11.3。

7. **激活环境**:
创建完环境后，运行 `conda activate torch_11_3` 来激活新的Python环境。

8. **验证安装**:
在终端里输入 `python -c "import torch; print(torch.__version__)"` 应该会打印出1.12.1。