在conda虚拟环境中安装CUDA 10.2和cuDNN 7.6.5

首先，您需要创建一个新的conda环境。在终端中运行以下命令：

conda create -n myenv python=3.7

这将创建一个名为“myenv”的新conda环境，并指定Python版本为3.7。
接下来，激活新创建的环境。在Windows上，运行以下命令：

activate myenv

在Linux和macOS上，运行以下命令：

conda activate myenv

激活环境后，您需要安装CUDA 10.2。运行以下命令：

conda install cudatoolkit=10.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/

这将使用清华大学提供的镜像源来安装CUDA 10.2。
一旦CUDA安装完成，您需要安装cuDNN 7.6.5。请注意，这一步可能有点复杂，因为cuDNN不通过conda直接提供。您需要从NVIDIA官网下载cuDNN 7.6.5的预编译二进制文件，并手动将其解压缩到正确的位置。具体步骤如下：

1. 打开终端并导航到您的home目录。
2. 下载cuDNN 7.6.5的压缩文件。您可以从NVIDIA官网下载最新版本的cuDNN，并确保选择与您的操作系统和CUDA版本兼容的版本。
3. 解压缩压缩文件。在终端中运行以下命令：

   tar -xzf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

   这将解压缩文件到当前目录。
4. 将解压缩后的文件移动到CUDA 10.2的库路径中。运行以下命令：

   sudo cp -Rv cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda/include/
   sudo cp -Rv cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

   这将复制cuDNN头文件和库文件到正确的位置。
5. 最后，更新库缓存。运行以下命令：

   sudo ldconfig

   这将更新系统库缓存，以便能够找到新安装的cuDNN库。
   现在，您已经成功在conda虚拟环境中安装了CUDA 10.2和cuDNN 7.6.5。请注意，在运行使用这些库的程序之前，请确保您的环境变量已正确设置，以便系统能够找到这些库。