安装对应版本的pytorch-gpu版

1. 首先需要确认您的电脑是否支持CUDA和cuDNN，如果不支持需要安装对应的版本。

2. 根据您的操作系统和CUDA版本选择对应的pytorch-gpu版，可以在官网 https://pytorch.org/ 找到对应的版本。

3. 打开终端或Anaconda Prompt，输入以下命令安装对应版本的pytorch-gpu版：

   conda install pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.1 torchaudio==0.8.1 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

其中1.8.1是pytorch的版本号，0.9.1是torchvision的版本号，0.8.1是torchaudio的版本号，11.1是CUDA的版本号。

4. 安装完成后，可以通过以下命令测试是否安装成功：

   python -c "import torch;print(torch.cuda.is_available())"

如果输出True，则说明安装成功。

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使用pip安装cuda11.2对应的pytorch-gpu

您可以通过以下命令使用pip安装与CUDA 11.2兼容的pytorch-gpu：

pip install torch==1.8.1+cu112 torchvision==0.9.1+cu112 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu112/torch_stable.html

这将安装pytorch版本为1.8.1，同时与CUDA 11.2兼容。请确保您的系统已正确安装了CUDA 11.2，并且您的环境已正确配置。

cuda11.5对应的pytorch-gpu

对应CUDA 11.5的PyTorch-GPU版本是PyTorch 1.10.0以上的版本。你可以通过以下方式安装：

pip install torch==1.10.0+cu115 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将安装PyTorch 1.10.0并与CUDA 11.5兼容的GPU版本。记得确保已经正确安装了CUDA 11.5和对应的GPU驱动程序。