ubuntu系统安装torchGPU太慢了

### 加速在Ubuntu系统中安装PyTorch GPU版本的方法

#### 选择合适的CUDA和cuDNN版本
为了确保最佳性能并减少兼容性问题，在安装PyTorch之前应确认已正确配置了适合目标环境的CUDA工具包以及相应的cuDNN库。对于Ubuntu 20.04而言，建议先通过`sudo ubuntu-drivers autoinstall`命令来获取官方推荐的最佳NVIDIA驱动程序版本[^2]。

#### 使用Conda环境管理器简化依赖关系处理
Anaconda或Miniconda可以有效管理和隔离不同项目的软件包需求，从而加快设置过程中的各项操作效率。创建一个新的Python虚拟环境，并指定特定版本号以匹配所选的PyTorch发行版：

conda create -n pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env

#### 利用预编译二进制文件而非源码构建
直接从官方网站或其他可信渠道下载预先编译好的轮子（`.whl`）文件能够显著缩短部署时间。根据硬件条件和个人偏好挑选最适配系统的PyTorch变体；例如，如果已经安装好了CUDA 11.3，则可以选择对应的GPU加速版本：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

上述指令会自动解析所有必要的组件并将它们高效地集成到现有环境中去[^3]。

#### 验证安装成果
完成以上步骤之后，可以通过执行简单的测试脚本来验证新安装的框架能否正常工作：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

当返回值为True时表示一切准备就绪，现在可以在项目开发过程中充分利用GPU资源带来的计算优势了。