Linux服务器安装对应CUDA版本的Pytorch

        之前帮老师做项目跑代码，跑的过程中查看GPU占用内存，发现是0，奇怪明明自己的代码里有指明用哪个GPU，怎么GPU压根没有用上呢？今天才发现，原来是因为自己的pytorch版本一直是CPU的，根本就没用到GPU！今天教大家下载对应CUDA版本的Pytorch，那每次就能用GPU跑程序很快啦~

1. 首先删除自己环境中的CPU版本的pytorch

conda remove pytorch

2. 然后查看自己服务器的CUDA版本号，Linux命令：nvcc -V
   
3. 接着进入pytorch官网查找下载对应cuda的指令
   
   可以看到下载指令，我们把对应的11.3这个版本去掉，直接输入如下指令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit -c pytorch

4. 下载完成后，咱们来测试一下吧！

输入下面的python代码：

import torch
torch.cuda.is_available()

显示true说明下载成功了！问题解决~