cuda安装GPU版本pytorch

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA GPU的强大计算能力进行加速运算，特别是在深度学习领域。要在GPU上安装PyTorch，你需要按照以下步骤操作：

1. **检查硬件兼容**：
确保你的计算机上有支持CUDA的NVIDIA GPU，并且其驱动程序是最新的。

2. **下载CUDA Toolkit**：
访问NVIDIA Developer官网 (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，根据你的操作系统（Windows、macOS、Linux）和CUDA版本选择合适的下载包。安装过程中，记得选中“cuDNN”选项，因为它是用于深度学习的高性能库。

3. **配置环境变量**：
安装完成后，需要添加CUDA路径到系统的PATH环境变量，以便系统能识别CUDA工具。

4. **安装PyTorch with CUDA**：
使用pip安装CUDA支持的PyTorch版本，例如：

   pip install torch torchvision cudatoolkit=version_number -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

或者如果要安装特定版本的cudnn：

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu80/torch_stable.html

其中`version_number`应替换为你实际下载的CUDA Toolkit版本号。

5. **验证安装**：
打开Python交互式环境，运行 `import torch; print(torch.cuda.is_available())` 来确认是否成功加载了GPU版本的PyTorch。