在PyTorch中使用CUDA, pytorch与cuda不同版本对应安装指南，查看CUDA版本，安装对应版本pytorch_pytorch cuda

在PyTorch中使用CUDA，根据你的具体环境和需求调整版本号，确保安装的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。

在PyTorch中使用CUDA，你需要确保正确安装了匹配你的GPU的CUDA Toolkit。以下是在PyTorch中使用CUDA的一般步骤：

1. 检查CUDA支持： 首先，确保你的GPU支持CUDA。你可以在官方CUDA支持列表上查找你的GPU型号。或者直接命令行
2. 安装CUDA Toolkit： 下载并安装与你的GPU型号匹配的CUDA Toolkit。你可以从NVIDIA官网下载。在安装期间，可以选择安装适用于你的系统的CUDNN库。
3. 安装cuDNN（可选）： cuDNN是NVIDIA的深度神经网络库，可以加速深度学习任务。在CUDNN下载页面下载适用于你的CUDA版本的cuDNN，并按照安装说明进行安装。
4. 安装PyTorch： 选择合适的PyTorch版本并使用pip或conda进行安装。按下面步骤2执行。

如果电脑已经安装过CUDA Toolkit和cuDNN,则步骤如下：

1 查看本机CUDA版本

输入命令

NVIDIA-SMI

如下，CUDA版本11.6