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总结来说，nvcc --version 更多用于 CUDA 开发环境的版本确认，而 nvidia-smi 用于实时监控和管理 NVIDIA GPU 的运行状态。在conda pip安装包的时候, 真正在起作用的是nvcc -v显示的CUDA版本,如果按照nvidia-smi显示的结果进行安装会出大问题.
2.官网cuda下载11.1（符合自己电脑版本）同时顺便下载cudnn。就是在官网上把安装包下载到本地路径在pip 下载。在pycharm选中Python.exe环境输入。1.官网下载3.10.6Python版本。直接双击exe文件 自定义安装。3.镜像源（增加下载速度）可修改路径，建议不要。
