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PyTorch在Ubuntu上支持GPU加速，需安装NVIDIA驱动、CUDA Toolkit、cuDNN库及PyTorch GPU版本，具体如下：
- 安装NVIDIA驱动：通过PPA添加驱动仓库，安装与显卡型号匹配的驱动（如
nvidia-driver-570），安装后需重启系统并使用nvidia-smi验证驱动是否正常。 - 安装CUDA Toolkit：从NVIDIA官网下载对应Ubuntu版本的安装包，通过命令行安装（如
sudo apt install cuda-toolkit-12-8），安装后配置环境变量（PATH和LD_LIBRARY_PATH）。 - 安装cuDNN库：下载与CUDA版本匹配的cuDNN库，解压后复制文件到CUDA目录（如
/usr/local/cuda），并赋予可执行权限。 - 安装PyTorch GPU版本：通过pip或conda安装，需指定与CUDA版本对应的PyTorch版本（如
pip install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118）。 - 验证安装：运行Python代码
import torch; print(torch.cuda.is_available())，若返回True，则GPU支持配置成功。
注意：需确保CUDA、cuDNN与PyTorch版本兼容，可参考PyTorch官方安装指南选择版本。
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