使用conda安装GPU版本的pytorch

使用Anaconda（Conda）安装GPU版本的PyTorch通常涉及几个步骤：

1. **激活conda环境**：
首先，你需要确保已经激活了你的conda环境。如果你还没有创建，可以在命令行输入`conda create -n myenv python=3.7`（替换`myenv`为你的环境名称），然后激活它：`conda activate myenv`。

2. **安装CUDA和cuDNN**：
GPU版本的PyTorch需要相应的CUDA库和cuDNN支持。你可以通过`conda install cudatoolkit` 和 `conda install cudnn` 来安装。注意，这两个库的版本需要与你的显卡驱动和PyTorch版本兼容。

3. **安装PyTorch**：
现在你可以安装PyTorch本身，指定`cuda`通道以获取GPU版本。在命令行输入：

   conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch -c anaconda

或者，如果想安装特定版本，加上`--override-channels`选项并指定版本：

   conda install pytorch=1.8.0 torchvision=0.9.0 torchaudio=0.8.0 -c pytorch -c anaconda --override-channels

4. **检查安装**：
安装完成后，你可以使用`python -m torch.cuda.is_available()`来验证PyTorch是否成功安装到GPU上。

**相关问题--:**
1. 如果我已经安装了非GPU版本的PyTorch，如何卸载后安装GPU版？
2. CUDA和cuDNN之间有何区别，选择哪一个是必需的？
3. 在多GPU环境中如何配置和使用PyTorch？