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1. 卸载当前环境中的 PyTorch。激活您的环境后,在终端中运行:

conda uninstall pytorch

这将卸载 PyTorch 及其依赖。

2. 创建新的 CUDA 环境。运行:

bash
conda create -n pytorch cuda11.3 python=3.9

将 cuda11.0 替换为您的 CUDA 版本。这将创建一个 Python 3.8 和 CUDA 11.0 兼容的环境。

3. 激活新环境。运行:

bash
conda activate pytorch

4. 安装支持 CUDA 的 PyTorch。在新环境中运行:

bash
conda install pytorch cudatoolkit=11.3 -c pytorch

将 cudatoolkit=11.3 替换为与您 CUDA 版本匹配的版本。

5. 验证安装。在环境中 Python 中输入:

python
import torch
torch.cuda.is_available()

如果返回 True,则表示 PyTorch 已成功安装 CUDA 支持。

6. 在此环境中开发和运行您的 PyTorch 代码。调用 CUDA API 进行 GPU 加速计算。

所以,要使用 Anaconda 卸载 PyTorch 并安装 GPU 支持的环境,您需要:

1. 卸载当前环境中的 PyTorch

2. 创建新的 CUDA 兼容环境

3. 在新环境中安装支持 CUDA 的 PyTorch

4. 验证安装,确保 PyTorch 可以使用 GPU 和 CUDA

5. 在该环境中开发和运行 PyTorch 代码

相比手动安装,使用 Anaconda 可以更简单地管理不同环境和依赖。您可以很方便地创建独立的环境来安装不同版本的 PyTorch 和 CUDA 支持。