json开发板怎么用显卡运行pytorch

要在JSON开发板上使用显卡运行PyTorch，首先需要安装GPU版本的PyTorch和CUDA工具包。接着，需要配置Python环境和相关库，确保能够使用GPU进行计算。具体步骤可参考以下 *** 作：
1 安装NVIDIA显卡驱动程序和CUDA工具包，并根据所用PyTorch版本选择对应的CUDA工具包版本。
2 安装cuDNN加速库和PyTorch等深度学习框架，并检查是否正确安装。
3 配置Python环境变量，并将所需依赖库导入到Python环境中。
4 在代码中添加相应的GPU使用语句，如`device=torchdevice('cuda')`，以使用GPU进行计算。
总之，在使用JSON开发板进行PyTorch开发时应当注意GPU环境的配置和使用方法，以充分利用GPU进行高效的深度学习计算。

许多同学误以为PyTorch和TensorFlow一样，运行时需要本机环境内的CUDA和CuDNN支持，但其实在一台没有安装CUDA的环境中按照官网的指南安装PyTorch也是可以正常在GPU上运行的。那么安装GPU版本的PyTorch需要什么？答案是：GPU和驱动。

我们看一下官网给出的 安装教程 ：

在选择不同CUDA版本时，PyTorch版本号尾部会出现 cuxxx 的字样，也就是说，PyTorch在安装时会自动安装所需的CUDA运行库，用户只需要保持PyTorch版本（包含其内部的CUDA版本）、Nvidia驱动版本和GPU型号相匹配。

CUDA版本与驱动版本对应关系见下图：

通常情况下，只要驱动满足要求，并且PyTorch官方有预编译相应的CUDA版本，直接安装对应版本的PyTorch即可。

注意：安培（Ampere）架构GPU只支持CUDA110即以上版本，PyTorch官方只有17及以上版本才有预编译CUDA11，因此建议使用安培架构GPU的同学使用PyTorch17及以上版本

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