conda install pytorch gpu

使用`conda install`命令安装PyTorch带GPU支持通常需要额外设置，因为默认情况下，conda可能会尝试安装CPU版本。以下是针对CUDA和cuDNN支持的步骤：

1. **确认环境**：先确保你在适当的操作系统上，并且已经激活了你想安装GPU的虚拟环境，例如`my_torchenv`：

   conda activate my_torchenv

2. **安装 cudatoolkit 和 cuDNN**：
对于Linux用户，可能需要手动下载并安装cuDNN（CUDA Deep Neural Network Library）。然后，安装相应的cuda toolkit：

   conda install cudatoolkit

如果有官方渠道提供cuDNN包，可以尝试：

   conda install cudnn

3. **获取PyTorch GPU 版本**：
使用以下命令安装PyTorch的GPU版本，确保指定正确的CUDA版本：

   conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch -c defaults --override-channels --yes --channel priority --strict-channel-priority

如果你的环境里已经有其他的库安装了cuDNN，`--override-channels`选项很重要，因为它会优先安装从`pytorch`频道提供的cuDNN。

4. **检查安装**：
安装完成后，你可以运行 `python -m torch.cuda.is_available()` 来检查是否安装成功，并且可以在`conda list`中确认torch和它的cuda版本。

注意，安装过程中可能会遇到依赖问题，特别是如果你的系统不是最新或者是最常见的配置，可能需要查阅更多官方文档或者社区支持。