为了在GPU上搭建动手学深度学习pytorch环境，你需要按照以下步骤进行操作。 首先，你需要安装Anaconda来管理你的Python环境。你可以从官方网站 https://www.anaconda.com/ 下载适用于你操作系统的Anaconda安装程序。安装完成后，你可以使用conda命令创建一个新的环境。 接下来，你需要安装CUDA。CUDA是用于支持GPU计算的NVIDIA的并行计算平台和API模型。你可以从NVIDIA的官方网站下载适用于你的显卡型号的CUDA安装程序进行安装。 然后，你需要安装CUDNN。CUDNN是一个针对深度神经网络加速的GPU库。你可以从NVIDIA的开发者网站下载CUDNN并按照安装说明进行安装。 接下来，你可以使用conda命令来安装pytorch。你可以复制以下命令，在新建的环境中输入： ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 安装完成后，你可以在命令行中输入python进入Python解释器环境，并导入torch模块来测试pytorch的安装。你可以使用以下代码进行测试： ```python import torch from __future__ import print_function x = torch.rand(5, 3) print(x) print(torch.cuda.is_available()) # 测试CUDA是否可用 ``` 这样，你就成功搭建了动手学深度学习pytorch环境，并且可以在GPU上进行深度学习任务了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [01 动手学习深度学习-配置环境pytorch](https://blog.csdn.net/qq_44653420/article/details/123883400)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
