在本教程中，我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。通过按照以下教程，您将轻松完成GPU版本PyTorch的安装，为深度学习任务做好准备。

注意：在进行安装之前，请确保您的系统满足PyTorch（CUDA 12.1）的硬件要求，并已安装相应的GPU驱动程序和CUDA Toolkit。

确保您的Windows计算机配备了兼容的NVIDIA GPU。访问NVIDIA官方网站查找GPU的兼容性列表。

前往NVIDIA官方网站下载并安装适用于您的GPU型号的最新驱动程序。

从NVIDIA官方网站下载并安装与您的GPU兼容的CUDA Toolkit（版本12.1）。

将CUDA Toolkit的安装路径添加到系统环境变量中，以便PyTorch能够正确找到CUDA。

使用Anaconda创建一个新的虚拟环境（如pytorch310），并激活它。

在虚拟环境中，使用以下命令设置清华源以加速安装过程：

使用以下命令在Windows系统上安装GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）：

在Python环境中运行以下代码来验证是否成功安装了GPU版本的PyTorch：

如果输出结果为True，则说明PyTorch成功使用了GPU加速，安装完成。

确保您的Mac计算机搭载了支持Metal的GPU。访问苹果官方网站查找GPU的兼容性列表。

从Mac App Store下载并安装Xcode，它包含必要的开发工具和编译器。

在终端中运行安装Homebrew的命令，以便之后安装其他软件。

使用Homebrew安装与您的Mac GPU兼容的CUDA Toolkit（版本12.1）：

使用Anaconda创建一个新的虚拟环境（如pytorch310），并激活它。

在虚拟环境中，使用以下命令设置清华源以加速安装过程：

使用以下命令在Mac系统上安装GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）：

在Python环境中运行以下代码来验证是否成功安装了GPU版本的PyTorch：

如果输出结果为True，则说明PyTorch成功使用了GPU加速，安装完成。

确保您的Linux计算机搭载了兼容的NVIDIA GPU。访问NVIDIA官方网站查找GPU的兼容性列表。

根据您的Linux发行版，从NVIDIA官方网站或使用包管理器安装适用于您的GPU型号的最新驱动程序。

使用以下命令在Linux系统上下载并安装与您的GPU兼容的CUDA Toolkit（版本12.1）：

将CUDA Toolkit的安装路径添加到系统环境变量中

，以便PyTorch能够正确找到CUDA。

使用Anaconda创建一个新的虚拟环境（如pytorch310），并激活它。

在虚拟环境中，使用以下命令设置清华源以加速安装过程：

使用以下命令在Linux系统上安装GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）：

在Python环境中运行以下代码来验证是否成功安装了GPU版本的PyTorch：

如果输出结果为True，则说明PyTorch成功使用了GPU加速，安装完成。

在今天的学习中，我们分别介绍了在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）。您现在已经掌握了在不同操作系统上安装GPU版本PyTorch的方法，为深度学习项目的开发和研究做好了准备。希望这个教程对您有所帮助！如有任何问题或疑惑，请随时留言，我们将乐意为您解答。感谢您的阅读！