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CUDA版本
CUDA 是 NVIDIA 专为图形处理单元 (GPU) 上的通用计算开发的并行计算平台和编程模型，CUDA版本需满足对应的Pytorch要求
进入NVIDIA控制面板
进入左下角“系统信息”，找到组件
“NVIDIA CUDA 12.3.107 driver”
Pytorch版本
进入Pytorch官网界面
Start Locally | PyTorch
https://pytorch.org/get-started/locally/选择合适的版本
复制下方命令
Pytorch安装
在Anaconda prompt中通过conda指令创建一个命名为pyt1的环境
conda create -n pyt1 python=3.6
-n后面加上命名，pyt1是环境名，python=3.6指给创建的环境配置python3.6的解释器
询问是否安装以下包，输入y即可
创建完成后，通过conda指令激活环境
conda activate pyt1左侧（pyt1）即进入了pyt1环境
在创建的虚拟环境中安装Pytorch，使用之前复制的命令
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
安装完成后看下包列表，“torch 1.10.2”
检验安装
进入python环境
导入torch
import torch获取torch版本
torch.__version__
导入torchvision
import torchvision获取torchvision版本
torchvision.__version__
检验CUDA是否可用
torch.cuda.is_available()返回Ture，说明可以使用
获取CUDA设备的数量
torch.cuda.device_count()
获取CUDA设备ID
torch.cuda.current_device()
获取CUDA设备名称
torch.cuda.get_device_name(0)
