根据已有安装的cuda配置合适的pytorch环境

目前网络上根据电脑配置安装合适的深度学习环境的帖子已经很多了，但是现实中会出现很久之前已经安装了对应的cuda，但是现在忘记了当时安装的是什么版本。本文针对这一问题展开攻略。

1 cuda安装版本查询

我们在查询自己应该安装什么版本的cuda时，一般是：
管理员运行windows powershell，然后输入命令：

nvidia-smi

之后根据显示的cuda版本，选择一个不大于显示版本号的cuda版本进行安装。因此，我们可以知道：nvidia-smi显示出的cuda版本仅仅只是本电脑的显卡驱动所支持的最高版本cuda。原先电脑上已有的cuda版本要通过该命令查询：

nvcc --version

2 虚拟环境创建

安装新的pytorch环境前创建一个新的虚拟环境，这里使用conda创建

conda create -n py38
conda activate py38

3pytroch安装

pytorch官网
接下来，在上述链接中选择对于cuda版本的pytorch安装命令，然后在anaconda cmd中的对应虚拟环境粘贴运行即可。
这里建议使用pip。