本文详细介绍了如何安装使用GPU版PyTorch、GPU版TensorFlow。意义重大，特别是在进行深度学习、机器学习和其他需要大量数值计算的任务时。

本文详细介绍了如何正确安装GPU显卡驱动、CUDA、cuDNN。

综上所述：输入nvidia-smi查看cuda driver version，版本为11.7，说明本机cuda的绑定的驱动版本为11.7，所以可以支持

本文介绍了如何彻底卸载Anaconda，以达到重新安装的目的。

本文介绍了Anaconda和Miniconda，讲解了Miniconda的详细安装步骤、创建conda虚拟环境、在Pycharm中使用conda虚拟环境。

本文介绍如何正确彻底卸载CUDA和cuDNN，避免重新安装不同版本的CUDA时出现报错的困扰，方便读者对资源的管理与应用。1.卸载所有与CUDA有关的程序。2.删除环境变量。3.删除文件夹。按照本文三个步骤就可以把CUDA和cuDNN删除干净了！