安装cuda11.8的pytorch1.9.1

安装CUDA 11.8和PyTorch 1.9.1通常涉及以下几个步骤：

1. **检查兼容性**:
确保你的系统支持CUDA 11.8，并且确认你的显卡型号在官方支持列表中。访问CUDA官网 (<https://developer.nvidia.com/cuda-downloads>) 查看对应版本的详细信息。

2. **下载CUDA Toolkit**:
下载 CUDA 11.8 的安装包，一般可以从 NVIDIA Developer Zone 获取。选择适合你操作系统的版本（如Windows、Linux或macOS），并按照提示下载。

3. **安装CUDA**:
运行安装程序，遵循安装向导完成安装。注意，在安装过程中要选择“仅安装CUDA”选项，避免安装驱动程序或GPU计算软件栈。

4. **更新PATH环境变量**:
完成安装后，需要更新系统路径以指向CUDA的bin目录，这通常是在`<CUDA_ROOT>/bin`。添加这个路径到系统的PATH环境变量中，以便命令行工具可以找到它。

5. **安装cuDNN**:
对于深度学习而言，cuDNN是PyTorch的重要依赖。从NVIDIA官网下载cuDNN并与CUDA版本相匹配，然后按照文档指示安装。

6. **安装PyTorch**:
使用pip安装PyTorch 1.9.1，指定CUDA和cuDNN版本：

   pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch_stable.html

或者如果需要CPU版本，替换为 `torch+ torchvision`

7. **验证安装**:
安装完成后，你可以通过Python测试安装是否成功，例如运行以下代码：

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