PyTorch在Linux版主要支持NVIDIA GPU通过CUDA进行硬件加速，同时也支持AMD GPU通过ROCm进行加速，但支持可能有限。此外，PyTorch Mobile和LibTorch适用于移动端的Android和iOS设备，而边缘设备可能会用到ONNX格式转换。
具体的安装和使用步骤如下：
确保你的系统已经安装了NVIDIA GPU驱动。你可以通过以下命令检查是否已经安装了驱动：
nvidia-smi 如果没有安装驱动，可以参考NVIDIA官方文档进行安装。
PyTorch需要CUDA Toolkit来进行GPU加速。你可以从NVIDIA官网下载适合你系统的CUDA Toolkit。安装完成后，确保将CUDA的路径添加到环境变量中：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH cuDNN是NVIDIA的深度学习库，它可以加速深度学习框架的运行。你需要注册NVIDIA开发者账号并下载与你的CUDA版本兼容的cuDNN库。下载完成后，解压并将文件复制到CUDA目录中：
tar -xzvf cudnn-<version>-linux-x64-v<version>.tgz sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 你可以使用pip来安装PyTorch。访问PyTorch官网，选择合适的安装命令。例如，如果你需要CUDA 11.3支持，可以使用以下命令：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 安装完成后，你可以通过运行一个简单的PyTorch脚本来验证GPU是否可用：
import torch print(torch.cuda.is_available()) 如果输出为True，则表示PyTorch已经成功配置并可以使用GPU加速。
通过上述步骤，你应该能够在Linux系统上使用PyTorch的GPU加速功能。
