pytorch安装不了gpu

如果你遇到了安装PyTorch GPU版本的问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你的电脑上已经正确安装了NVIDIA显卡驱动，并且版本与PyTorch要求的CUDA版本相匹配。

2. 确保你的电脑上已经正确安装了所需的CUDA和cuDNN库，并且版本与PyTorch要求的版本相匹配。你可以在NVIDIA官网上找到相应的CUDA和cuDNN版本。

3. 在命令行中输入以下命令来安装PyTorch GPU版本：

其中，`<your_cuda_version>`需要替换为你实际安装的CUDA版本。

4. 安装完成后，你可以在jupyter notebook中导入torch并检查是否成功安装了GPU版本。你可以使用`torch.cuda.is_available()`函数来检查GPU是否可用。如果返回`True`，则表示安装成功。

请注意，安装PyTorch GPU版本需要满足一定的硬件和软件要求，并且要确保所有的依赖库版本都正确匹配。如果你仍然遇到问题，你可以参考PyTorch官方文档或者向PyTorch社区寻求帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* [【Python基础学习2】官网安装Pytorch GPU版本失败解决流程](https://blog.csdn.net/qq_53383206/article/details/128453177)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *3* [PyTorch安装成功，但不能使用GPU功能：PyTorch no longer supports this GPU. CUDA error: no kernel image...](https://blog.csdn.net/qq_44061014/article/details/122096039)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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