3090安装pytorch2

对于在安装有RTX 3090显卡的机器上配置深度学习环境并安装PyTorch的步骤，可以参考以下方法：

1. 首先，创建一个新的环境，可以使用conda命令创建一个新的环境，例如：

conda create -n your_env_name

2. 然后，安装PyTorch。可以使用conda命令安装指定版本的PyTorch和相应的依赖，例如：

conda install pytorch=1.7.1 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

请注意，这个命令会根据你的显卡驱动版本（cudatoolkit）来安装相应版本的PyTorch，保证兼容性与性能。

综上所述，您可以按照以上步骤来安装PyTorch在具有RTX 3090显卡的机器上。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [RTX3090安装pytorch和图像处理相关模块](https://blog.csdn.net/mathematican/article/details/122538060)[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: 50%"]
- *3* [Windows RTX3090 配置Pytorch/Tensorflow CUDA 教程](https://blog.csdn.net/qq_41527288/article/details/128123829)[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: 50%"]
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