conda安装GPU版pytorch

首先，我们需要确保你的环境已经安装了Anaconda或Miniconda，这是conda的基础。你可以从Anaconda官网下载并安装。
接下来，我们需要创建一个新的conda环境，以便于管理我们的pytorch安装。打开终端，输入以下命令：

conda create -n myenv python=3.7

这将创建一个名为myenv的新环境，使用Python 3.7版本。你可以根据需要更改环境名称和Python版本。
激活新创建的环境：

conda activate myenv

现在，我们可以开始安装GPU版本的pytorch。首先，我们需要确定你的CUDA版本。你可以在NVIDIA控制面板中查看CUDA版本。假设你的CUDA版本是11.3，那么我们可以使用以下命令安装GPU版本的pytorch：

conda install pytorch=1.11.0 torchvision=0.12.0 torchaudio=0.11.0 cudatoolkit=11.3

这个命令将会安装pytorch 1.11.0，torchvision 0.12.0，torchaudio 0.11.0，并且使用CUDA 11.3工具包。如果你使用的是其他版本的CUDA，请将命令中的cudatoolkit=11.3替换为相应的版本。
安装完成后，你可以通过在命令行中输入以下命令来验证pytorch是否正确安装：

import torch
print(torch.__version__)

如果一切顺利，你应该能够看到pytorch的版本号打印在终端中。
此外，你还可以通过以下命令来检查torchvision和torchaudio的版本：

import torchvision
print(torchvision.__version__)

和

import torchaudio
print(torchaudio.__version__)

以上就是使用conda安装GPU版pytorch的步骤。请注意，根据你的环境和需求，可能需要进行一些调整。如果你在安装过程中遇到任何问题，可以查阅Anaconda或conda的官方文档，或者在相关的开发者社区寻求帮助。