Python 如何在没有冲突的情况下，使用conda将CUDA降级至10.0.10？

我想去CUDA（cudatoolkit）版本兼容

Nvidie-430

驱动程序，即按照制造商建议的

10.0.130

根据我所做的

conda安装-c pytorch cudatoolkit=10.0.130

然后我得到了。（以下简称）：

为什么我会有冲突？为什么cuda toolkit时会显示

10.1

是

10.2.89

（

conda list

）吗？如何处理冲突？我能做什么 有这个错误吗？冲突太大了，我不知道从哪里开始

其他

• Nvidia驱动程序

  430

• 当前cudatoolkit:10.2.89

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最简单的方法是创建一个新环境，因为冲突检查器可能需要很长时间才能运行
如果这是您的根环境，那么这里列出了重置的方法

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否则，只需删除您的环境并创建一个新环境。
使用检查当前版本

torch.cuda.version

我得了10.2分。但我需要10.1根据：表1和我的430 NVIDIA驱动程序安装
卸载并安装

conda remove pytorch torchvision cudatoolkit

conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1.168 -c pytorch

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对以上命令的所有内容都说是。
你明白为什么它说我安装了10.1，而我的cudatoolkit通过

conda list

是

10.2.89

？pytorch看到其他cuda了吗？问题不在于冲突检查器需要时间。我需要做的就是理解错误。我甚至不知道从哪里开始。我将创建一个新的环境，并尝试从一开始就将pytorch、cuda和torchvision强制为我想要的版本<代码>康达安装-c fastai-c pytorch-c anaconda fastai gh pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.0.130-c pytorch我记得通过pip安装的pytorch版本不正确（10.1 vs 11），它仍然工作。IIRC

pip安装torch

也安装

libcudarc.so

以及其他与之相关的东西。如果它能工作，那么就不要修复它。Pytorch和cuda可能是兼容的。但问题是英伟达驱动程序（版本430）不适用于10.1和以上（）。你能告诉我你认为我应该安装什么吗？“其他与之相关的东西”是什么意思？我是个笨蛋。我是否也应该卸载Pytork和cudatoolkit？或者？不，我当时只是

pip安装torch

，它安装了cuda 10.1，这在那台电脑上是不可用的。你应该尝试

导入torch；torch.zeros（1）.cuda（）

并查看是否有错误。如果不是，它工作“代码>断言错误：系统上的英伟达驱动程序太旧（发现版本10010）。但是，我不能增加我的nvidia驱动程序版本，因为ubuntu 16只有430（这是最新版本）。因此我尝试使用10.0.130

torch.cuda.version

或

torch.cuda.version（）

导致“has no attribute”错误。

conda remove pytorch torchvision cudatoolkit

conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1.168 -c pytorch