py3.8安装pytorch == 1.9.0其中cuda=12.2

在Python 3.8环境下安装PyTorch 1.9.0版本并指定CUDA为12.2，你需要先确保你的系统已经安装了支持CUDA 12.2的对应版本的NVIDIA GPU驱动，并且已经配置了CUDA和cuDNN路径。

以下是安装步骤：

1. **更新pip**:

   pip install --upgrade pip

2. **安装 CUDA 和 cuDNN**:
- 下载 NVIDIA CUDA Toolkit for your OS (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，选择对应CUDA 12.2的版本安装。
- 安装完成后，添加CUDA PATH到系统环境变量，例如在Linux上可能需要编辑`~/.bashrc`文件添加：

     export CUDA_HOME=/path/to/your/cuda/installation
     export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
     export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64

- 对于cuDNN，同样下载对应版本的cuDNN库（https://developer.nvidia.com/cudnn），然后将lib64目录添加到LD_LIBRARY_PATH。

3. **安装 PyTorch with CUDA**:
使用以下命令安装特定版本的PyTorch，记得替换`<path>`为实际的CUDA和cuDNN路径：

   pip install torch==1.9.0+cu122 torchvision==0.10.0+cu122 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

4. **检查安装**:
安装完成后，可以运行 `python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"` 来确认是否成功安装并能识别CUDA。