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1.查看版本
输入 nvidia-smi 查看GPU支持的cuda最高版本
如上图所示，你的GPU支持的最高CUDA版本便为12.2，所以你要安装CUDA版本不能高于该版本。安装版本不能太低，建议就小一个版本就可以。
用nvcc -V查看你安装的CUDA版本
如上图所示，我安装的CUDA版本为：12.1
2.安装对应版本的pytorch
定义： pytorch 中的CUDA版本不能高于当前机器上已经安装的CUDA版本（12.1）
故我安装的pytorch对应的版本里面的CUDA版本为12.1
安装链接:在该链接内找到对应的pytorch版本，建议使用pip安装。
3.检测是否安装成功
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conda activate name ( 激活相关的虚拟环境)
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输入python 进入python 环境
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输入 import torch 导入torch 安装包
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测试 torch.cuda.is_available() ，返回True则成功
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测试 torch.zeros(1).cuda() ，返回如下图所示将结果成功
4.问题
这里面会报各种各样的问题，总之都是跟版本不兼容有关，但里面有一个错误比较奇怪，如下图所示。
/home/respecting/anaconda3/envs/torch1.8.1/lib/python3.7/site-packages/torch/cuda/__init__.py:104: UserWarning:
NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/当你步骤3的检测全部成功后，在跑你的人工智能模型时依旧会报该错误，说明虽然版本选对了，可能太新了，建议将pytorch的版本降低一些。