python pytorch-GPU 环境搭建 (CUDA 11.2)
在搭建基于CUDA 11.2的PyTorch GPU环境时，你需要确保你的显卡支持CUDA 11.2，并且已经安装了相应版本的NVIDIA驱动。以下是安装步骤：
- 创建一个新的Python虚拟环境（可选，但推荐）：
python3 -m venv pytorch-gpu-env
source pytorch-gpu-env/bin/activate- 安装PyTorch。访问PyTorch官网的安装指南（https://pytorch.org/get-started/locally/），使用它的安装脚本选择你的环境（Linux、CUDA 11.2等）。
- 在你的虚拟环境中，运行以下命令（根据你的系统和CUDA版本选择合适的命令）：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113这将会安装与CUDA 11.3兼容的PyTorch及其相关库。如果你需要与CUDA 11.2兼容的版本，你可能需要找到对应的wheel文件在PyTorch的官方网站上手动安装。
请注意，PyTorch官方可能不会提供每个CUDA次版本的wheel文件，如果你遇到问题，可以考虑安装与你的CUDA版本相近的次版本。例如，如果你的CUDA版本是11.2，你可以尝试安装与CUDA 11.3兼容的版本。
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