cuda和NVDIA驅動版本不一致導致cuda不可用問題/require virtual c++ 14問題

待辦

桌面鼠標右鍵查看NVIDIA版本，然后查看安裝的cuda版本（conda list 或者 pycharm查看都可以）

cuda版本和NVIDIA版本對照表
https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/103868478

因為顯卡驅動版本一般都不會該所以這里就改cuda版本和cudatoolkit版本

cuda版本安裝和環境變量配置
https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

cudatoolkit版本安裝采用直接安裝制定版本為8.0的方式

conda install cudatoolkit=8.0
要添加conda的國內的清華的源，網絡波動需要時間長容易失敗

cuda_home配置，安裝完cuda之后進行
https://ynuwm.github.io/2017/05/10/Win10-Tensorflow-keras-GPU環境配置/

再運行jupyter測試導入就可以了

import torch
import torchvision
import cv2
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.enabled)
print(torch.version.cuda)
​
True
True
8.0

這里就是可用的了。

出現require virtual c++ 14的處理 安裝即可安裝地址在自己的雲盤中
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1lAyDTjJfWZq5aYOKmEwdmQ
提取碼：o37y