NLP深度学习环境配置，cuda12.1(我电脑是12.3） + python=3.10 + pytorch==2.1.0 +当前日期下对应的最新的anoconda+ 2022.14pycharm

在配置NLP深度学习环境时，确保CUDA版本与PyTorch版本兼容是关键。由于CUDA版本不匹配，可能会遇到错误。

首先，您需要确保您的显卡驱动程序支持CUDA 12.1。然后，您可以尝试以下步骤来配置您的环境：

1. 创建一个新的Python虚拟环境（推荐）。
2. 安装指定版本的Python（3.10）。
3. 安装与您的CUDA版本（12.1）兼容的PyTorch版本（2.1.0）。

可以使用以下命令安装PyTorch：

pip install torch==2.1.0+cu121 torchvision==0.12.0+cu121 torchaudio==2.1.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

请注意，这里使用了+cu121后缀来指定与CUDA 12.1兼容的wheel。

如果您的CUDA版本是12.3，则应该安装与CUDA 12.3兼容的PyTorch版本。查看PyTorch官方网站的安装指南，以获取最新和正确的安装命令。

如果您的Python版本是3.10，并且您想要使用CUDA 12.3，那么您可以尝试安装PyTorch 2.1.0版本，该版本支持CUDA 12.3。

pip install torch==2.1.0+cu123 torchvision==0.12.0+cu123 torchaudio==2.1.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu123

请确保您的显卡驱动程序也是最新的，以支持CUDA 12.3。如果您的显卡驱动程序不支持CUDA 12.3，那么您需要更新显卡驱动程序或者选择一个与您的显卡驱动程序兼容的较低版本的CUDA。