1. 正确查看自己的CUDA版本
CUDA分为两种，驱动API和运行API。
驱动API指的是显卡驱动支持的最高cuda版本，我们运行程序时用的是运行API。
nvidia-smi显示的是驱动所能支持的最大运行API版本。
nvcc --version查看的是CUDA的运行API版本。
2. conda的一些常用命令
3.Anaconda报CondaVerificationError: The package for... appears to be corrupted.包似乎损坏了
解决办法： 直接找到对面报错信息处说的地址，然后直接删除相应的包。
4. pytorch的安装
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进入官网：https://pytorch.org/get-started/locally/
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按照自己的CUDA版本选择对应的pytorch，打开conda的命令行窗口，选择你想要装的env环境，随后复制官网上的pip3下载命令
举例：我的CUDA是11.7,直接复制下方的命令就可。
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验证安装是否成功
- 先输入
python，会展示出当前env的Python版本， - 随后
import torch,没有任何输出即没问题 - 输入
torch.cuda.is_available()，返回TRUE，即成功。
)
