pytorch环境搭建 #3
Description
如果想使用 pytorch gpu 版本，那么需要电脑上有 GPU。
有 GPU以后需要安装驱动， 否则 pytorch没法和 GPU通信。
服务器一般看看有没有 nvidia-smi输出，有输出则说明有 GPU
想要 pytorch GPU 版本正常工作，得符合两个条件。
一个是有 GPU, 另一个是得有 cudann (相当于一个库)。
因此有几种方法可以安装:
1、安装好驱动以后， 再从 nVidia 官网安装cudann 大礼包，再安装对应版本的 pytorch。但是这种方法麻烦，而且cudann和 pytorch 版本对应，好处是大礼包还包含了 nvcc编译工具，如果有需要编译 cuda算子的基本上得用这种方式.
2、安装驱动以后，使用 conda来管理 Python 环境，直接下载对应的 pytorch 和 cuda-toolkit。好处是可以安装多个版本的，不会互相冲突。坏处是没法直接编译cuda算子。
大部分时候选择第二种方式即可