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1、从 NVIDIA 安装 CUDA 11.8.0
在Cuda | Anaconda.org中找到你要下载的版本的指令（有错，但已解决，先往下看先不要动手，可以从目录跳转到正式开始的分界线）
但是通过nvcc -V检查发现版本不对：
参考链接：（无意间刷到一个博主发现遇到了同样的问题，且提出了解决办法）Conda安装cuda指定版本遇到的一个大坑，导致pytorch无法使用cuda且nvcc -V显示错误的cuda版本_conda虚拟环境cuda不能用-CSDN博客
解决办法：把刚才下载的删掉重下：
conda remove cuda
conda list #检查是否删掉了先激活你要下载cuda的环境，不然下错了还是挺麻烦的：
正式开始的分界线（可以从这里开始看）
conda activate env_1 #激活环境，env_1是你要用的虚拟环境conda install nvidia/label/cuda-11.8.0::cuda --channel nvidia/label/cuda-11.8.02、下载cudnn
参考链接：Linux 的 anaconda 虚拟环境下安装指定的 cuda、cudnn、pytorch_linux虚拟环境里的cuda11.1.1 对应cudnn-CSDN博客 创建一个文件夹用来保存你要下载的cudnn:
mkdir tmp
进入文件夹：
cd tmp查看conda支持的cudnn版本：
conda search cudnn --info找到对应的cudnn版本，并复制url对应的链接：
下载：
wget 复制的链接 #下载
查看下载的安装包：
ls
安装：
conda install 下载的安装包
检查是否下载成功：
conda list
3、下载pytorch
在以下链接中找到cuda对应的pytorch版本及下载指令：
Previous PyTorch Versions | PyTorch
4、检查
pythonimport torch什么都没出现说明pytorch安装成功
torch.cuda.is_available()出现True说明成功
