当前已安装cuda11.1版本，显卡驱动版本：460.91.03， cuDNN版本:8.2.1 for 11.1 欲切换cuda10.2版本使用一下， 1.安装cuda10.2 $ sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 过程中面临如下选择： （1）选择continue执行 （2）accept （3）安装显卡驱动前面的“+”号去掉（当前460.91.03

试了很多方法，查了很多教程，总结的经验 3090显卡只支持cuda11以上的版本，不要再装cuda10了！！！不然白搞 安装流程： 1.去pytorch官网，一定要去官网！！！看官网支持那个cuda版本，目前看支持11.1版本，那就老老实实的安装cuda11.1，别整些有的没的。 2. 然后就在自己的环境里按照官网给的命令安装 conda install pytorch torchvision

这里写目录标题 起因发现选择安装cuda 11.1核对下自己的显卡是否支持下载该版本的CUDACUDA下载地址CUDA安装过程在anaconda中创建一个虚拟环境1.以下是环境的配置过程2.查看虚拟环境列表3.激活虚拟环境4.输入这句代码，没想到就可以直接安装torch和torchtext了[网站在这里，可以查看安装命令、cuda和torch版本的对象](https://pytorch.or

MindSpore1.10.1安装步骤详解（Ubuntu20.04+3080Ti） 背景说明安装Ubuntu20.04+3080Ti驱动安装CUDA所需依赖下载并安装CUDA11.1（☆☆非常关键☆☆）下载并安装cuDNN安装Python3.8安装GCC安装MindSpore验证MindSpore安装成功 背景说明 我是一名高中信息技术教师，带来学生参加了第二届长三角人工智能挑

前言： 我的问题是这样的，在b站跟着博主一起在Anaconda环境下安装gpu版本的pytorch，步骤都是一样，但是最后利用torch.cuda.is_available()验证的时候，返回值一直都是False。在虚拟环境中利用conda list 查看已下载的pytorch的信息，显示的是cpu版本的，这样安装卸载几个来回，终于在csdn上找到了答案，问题已经成功解决。         我