支持4090GPU的pytorch版本

你可以安装 PyTorch 1.8.0 或更高版本来支持 Nvidia A100 或者 Nvidia RTX 3090 GPU，这些版本都支持 CUDA 11.1，可以在官方网站 https://pytorch.org/get-started/locally/ 下载安装包。另外，你需要确保你的系统已经安装了相应的驱动程序和 CUDA 工具包。

相关问题

Intel支持GPU版本pytorch吗

Intel并不直接支持GPU版本的PyTorch，因为Intel的处理器通常配备集成的图形处理器（Integrated Graphics），而不是独立的GPU。然而，Intel在机器学习领域提供了一些特定的工具和框架，例如Intel Distribution for Python和Intel Extension for PyTorch，以优化在Intel处理器上的机器学习工作负载。

如果你使用的是搭载Intel处理器的电脑，并且想要在PyTorch中利用Intel的优化特性，你可以考虑使用Intel Distribution for Python，它是一个专门针对Intel处理器优化的Python发行版。此外，你还可以使用Intel Extension for PyTorch来利用Intel的特定硬件加速功能。

总结来说，虽然Intel不直接支持GPU版本的PyTorch，但他们提供了其他工具和框架来优化在Intel处理器上的机器学习工作负载。

怎么安装gpu pytorch

安装GPU版本的PyTorch有一些先决条件，需要满足以下条件：

1. 您需要一张支持CUDA的NVIDIA GPU；
2. 您需要安装NVIDIA CUDA Toolkit；
3. 您需要安装NVIDIA cuDNN库。

如果您的机器满足以上条件，可以按照以下步骤安装PyTorch GPU版本：

1. 首先，确保您已经安装了CUDA Toolkit和cuDNN库，并且路径已经添加到了环境变量中；
2. 接着，您可以在PyTorch官网上找到对应的安装命令，例如：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中，cu111表示您安装的是CUDA Toolkit 11.1版本，如果您安装的是其它版本，请修改该参数；
3. 执行以上命令后，GPU版本的PyTorch将被安装并配置好CUDA支持。

如果您安装过程中遇到了问题，请参考官方文档或到PyTorch官方论坛上寻求帮助。