本去搜索对应虚拟环境里面的cuda对应的torch

当你需要在Python环境中使用CUDA（Compute Unified Device Architecture，用于加速深度学习计算的一种并行计算平台）和PyTorch（一个开源的机器学习库）一起工作时，首先你需要确保你的系统已经安装了CUDA，并且配置了相应的环境变量。以下是基本步骤：

1. **安装CUDA**：访问NVIDIA官网下载适合你的系统的CUDA版本，通常会包含cuDNN（GPU加速的深度学习库）。按照官方指南安装。

2. **设置CUDA路径**：安装完成后，需要将CUDA的bin目录添加到系统的PATH环境变量中，以便命令行能够识别CUDA工具。

3. **安装cuDNN**：如果你的CUDA版本包含了cuDNN，它通常会在安装包内。如果没有，从NVIDIA官网单独下载cuDNN并安装。

4. **安装PyTorch with CUDA**：使用`pip`安装PyTorch时指定CUDA版本，例如：

   pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu10x/torch_stable.html

这里`cu10x`应该替换为你实际安装的CUDA版本号。

5. **检查安装**：在Python中，你可以通过导入`torch`然后查看`.cuda.is_available()`函数的结果来确认是否成功连接到CUDA。如果可用，则返回True，否则False。

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