CUDA 10升级到CUDA 11后，如何使用Conda更新PyTorch版本

在升级CUDA到11.0后，使用Conda更新PyTorch版本可以确保您的PyTorch版本与您的CUDA版本兼容。以下是详细的步骤：
步骤一：打开Anaconda Prompt
首先，打开Anaconda Prompt。这是一个终端应用程序，用于执行Conda命令。
步骤二：创建新的环境
在Anaconda Prompt中，输入以下命令创建一个新的conda环境（这里假设环境名为myenv）：

conda create -n myenv python=3.8

步骤三：激活新环境
在创建新环境后，需要激活该环境。输入以下命令激活myenv环境：

conda activate myenv

步骤四：安装最新版本的PyTorch
在激活新环境后，输入以下命令安装最新版本的PyTorch（这里假设安装PyTorch 1.9.0版本）：

conda install pytorch==1.9.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1

注意事项：

1. 在安装PyTorch之前，请确保已经卸载了旧版本的PyTorch和CUDA。可以使用以下命令卸载：

   conda remove pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit

2. 在安装PyTorch时，请确保指定与CUDA 11.0兼容的cudatoolkit版本（即11.1）。如果不指定cudatoolkit版本，可能会导致安装失败或运行时错误。
3. 如果在安装过程中遇到网络连接问题或其他依赖性问题，可以尝试更换为其他镜像源或使用国内镜像源进行安装。例如，可以尝试使用清华大学提供的PyTorch镜像源进行安装：

   conda install pytorch==1.9.0 torchvision torchaudio -c pytorch -c conda-forge cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

4. 在安装完成后，可以通过以下命令验证PyTorch是否成功安装：

   p = torch.rand(5,5)
   p.sum()

   如果输出结果为数字5，则表示PyTorch安装成功。如果出现错误信息，请检查上述步骤是否正确执行或尝试重新安装PyTorch。
   总结：通过以上步骤，您应该已经成功在CUDA 11.0环境下使用Conda更新了PyTorch版本。请注意，在升级PyTorch版本时，请务必注意版本兼容性，并确保指定正确的cudatoolkit版本。同时，如果遇到网络连接问题或其他依赖性问题，可以尝试更换镜像源或使用国内镜像源进行安装。希望本文能够帮助您顺利完成PyTorch版本的升级。