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执行如下命令进行安装，因为是通过本地安装的，所以需要写明本地包的路径，就是你刚才下载的，我这边下载的是cudatoolkit-11.8.0-h6a678d5_0.tar.bz2。使用如下命令查看conda支持的cudnn版本，注意cudnn的版本一定要和刚刚下载的cuda版本对应。如上图所示，cudnn8.9.8.26需要的cuda版本是11.*，我刚才安装的是11.8，满足条件。2、执行一下命令
【代码】conda-forge没有cudatoolkit-dev11.8。
Conda创建，打包，删除环境相关及配置cuda
原因：其他程序的占用导致的，电脑关机后再开机，直接安装，不要进行其它操作就解决了。
24年3月份的时候用conda install nvidia/label/cuda-11.x.x::cuda还挺正常的，能直接安装11.x.x版本的cuda，我还安利给同学用。但现在5月份不知道为什么这些命令都只会安装最新的cuda12.4，不知道是我哪里设置有问题还是官网的安装目录里的环境配置换了？我在三台不同的服务器上都尝试了安装不同版本的cuda，但最后安装下来的都是12.4版本。
采用cudatoolkit10.2更加兼容多数框架, 比如笔者正在使用的cupy。在windows下的user目录中的修改.condarc文件为。检索其他cudatoolkit版本的conda命令。3. 安装cupy-cuda。2. conda安装命令。1. 配置conda源。
深度学习的第一课，永远是配环境，而这涉及到了很多方面的零碎知识，对于新手来说是很头疼的。而CUDA，作为每个环境都绕不开的主题，在很多时候都会成为成功运行代码的阻碍。
即conda install cudatoolkit=11.2 -c conda-forge。使用以下命令，在原命令后方加入 -c conda-forge；
【代码】报错：Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0';
ERROR conda.core.link:_execute(502): An error occurred while installing package
本人在根据“PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】”该B站视频使用conda 安装pytorch时遇到SSL报错问题，询问ChatGPT，其给出使用如下代码在Anaconda Prompt中进行安装，这会让。运行后确实无ssl报错，并且成功安装，但是后续使用如下代码检验pytroch能否正常调用GPU时，发现驱动版本过低导致无法正确初始化。），从中选择适合显卡型号和操作系统
nvidia现在官方提供了一键安装所有cuda依赖，再也不需要自己去单独安装cudatoolkit cudatoolkit－dev等等依赖了。命令如下，记得指定版本。
nvidia-smi官方提供的CUDA Toolkit是一个完整的工具安装包。Anaconda 在安装 Pytorch 等会使用到 CUDA 的框架时，会自动为用户安装 cudatoolkit，其主要包含应用程序在使用 CUDA 相关的功能时所依赖的动态链接库，不会安装驱动程序。只要系统上存在与当前的 cudatoolkit 所兼容的 Nvidia 驱动，则已经编译好的 CUDA 相关的程序就可以
其中nphm是这个虚拟环境的名称，自拟。3、安装pytorch3d。
通过 conda 安装的 CUDA 运行时库一般只用于 PyTorch 或其他框架的 GPU 加速，而不会作为独立的 CUDA 工具包存在。你可以通过 conda list 和 torch.version.cuda 等命令来确认安装的 CUDA 版本及其位置。如果你需要完整的 CUDA 工具包（包括 nvcc 编译器等），需要从 NVIDIA 官方单独下载并安装。
网上的教程杂乱，很多都是把简单的问题复杂化，又是去官网下载各种包然后还要添加路径，我不是很能理解这么麻烦那下载Ananconda的意义是什么。本文记录了使用conda命令下载CUDA及CUDA版本的pytorch的详细过程及注意事项，相比于其它文章简单明了、清晰全面。
错误原因中需要注意的是“PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - pytorch=1.10.0* - cudatoolkit=11.1*”，意思是以下包没有从通道中找到，官方建议是从链接官网中的搜索栏自己搜索找到包后，自行安装配置，这个方法，本文章就不提了。如需了
从上一节我们知道了具体的配置思路，这一节介绍安装的具体步骤，主要有安装conda、python、torch、torchvision等。下面按照步骤来操作。注意安装python后才可以安装torch，再编译torchvision，其他的缺什么补什么。【jetson nano】jetson nano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型至此，就算环境配置差不多了，大问题已经解决了，后面只
conda虚拟环境安装cuda、cudnn、pytorch，不用切换版本号
以python3.9，安装cuda 11.7、pytorch 2.0.1为例。想必相当一部分朋友已经查阅过了大量的pytorch、pytorch3d安装帖。这里只介绍我常用的配置方法，不是汇总的介绍。
conda install cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda install cudnn=7.6.4 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda install cudatoolkit
上一期已经装好了系统本期配置一下环境sudo gedit ~/.bashrcexport CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATHexport PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATHnvcc -V为JETSON TX
例：pip install torch-1.9.0+cu111-cp39-cp30-win_amd.64.whl。文件，若安装的环境为虚拟环境的话，记得要激活自己的虚拟环境，然后在虚拟环境下面进行。下载完成之后，就可以使用pip instasll 的方式来进行安装。查找cu118，找到cp310，直接下载torch。cuda版本为11.8，python版本3.10。pip install 文件名。
一. Anaconda 是什么二. Anaconda 的安装1. 下载安装包2. 安装3. 检查三. Anaconda 的使用1. 创建虚拟环境2. 激活虚拟环境3. 包管理4. 列举虚拟环境5. 退出虚拟环境6. 删除虚拟环境四. VS Code 开发1. 安装插件2. 打开工作区3. 选择解释器五. VS Code 个性化设置1. 切换输出位置
超详细anaconda的下载安装、详细配置教程，一步一步帮助小白快速入门🥰Anaconda 是一个开源的 Python 和 R 语言的发行版本，主要用于数据科学、机器学习和科学计算。它包含了大量的科学计算库和工具，并且提供了一个方便的环境管理工具，使得用户可以轻松地创建、管理和切换不同的 Python 环境。（我使用的原因是可以方便的切换python环境，每个环境包与包的版本不冲突，以及可以很方
Conda 是一个开源的跨平台包管理器和环境管理系统，主要用于 Python 和 R 等数据科学与机器学习相关的编程语言环境。它是由 Anaconda 分发版提供的，但也可以独立安装。
conda是一个包管理器和环境管理器。我们可以在命令行（Anaconda prompt或终端）中使用它。conda是一个python项目，但它支持多种语言，如Python、R、Ruby、Lua、Scala、Java、JavaScript、C/C++、FORTRAN。为什么要使用conda?conda的作用是解决包管理和环境管理的问题。它可以创建虚拟环境，与主环境分开，方便地在不同环境之间进行切换。
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