安装Torch时如何选择包含CUDA支持的版本？

安装PyTorch时，如果你希望它包含CUDA（一种用于GPU计算的平台）的支持，你需要确保你已经安装了NVIDIA CUDA并且你的系统满足CUDA的要求，比如操作系统（通常是Windows、macOS或Linux）、GPU型号等。以下是选择带CUDA支持版本的基本步骤：

1. **检查硬件兼容性**：首先确认你的计算机是否配备了NVIDIA GPU，并查看其官方文档了解该GPU是否支持CUDA及对应的最低驱动版本。

2. **下载对应CUDA版本**：访问NVIDIA Developer网站，下载适合自己CUDA版本的CUDA Toolkit，通常会有针对特定PyTorch版本的推荐下载列表。

3. **安装CUDA**：按照下载的安装包指导安装CUDA，确保安装过程中覆盖所有必要的文件和环境变量。

4. **选择PyTorch发行版**：前往PyTorch官方网站（https://pytorch.org），找到CUDA支持的版本，一般有cu10x系列的标记，其中x代表CUDA的版本号，例如cu111表示CUDA 11.1。

5. **安装PyTorch**：从官网下载适合CUDA版本的PyTorch.whl文件，然后使用pip或其他包管理工具（如conda）安装，例如：

   pip install torch torchvision cudatoolkit=11.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

6. **验证安装**：安装完成后，你可以创建一个小脚本测试一下GPU加速是否正常工作。