【autodl/linux配环境心得：conda/本地配cuda，cudnn，gcc，g++及pytorch心得】

这是一个关于在Linux环境下，使用conda配置本地CUDA、cuDNN、GCC和G++版本，并安装PyTorch的心得分享。

# 创建一个新的conda环境并指定Python版本
conda create -n myenv python=3.8
 
# 激活新创建的环境
conda activate myenv
 
# 安装CUDA，例如CUDA 10.2
conda install cudatoolkit=10.2
 
# 安装cuDNN，例如版本7.6
conda install cudnn=7.6
 
# 安装特定版本的GCC和G++编译器
conda install gcc_linux-64=7.3.0 gxx_linux-64=7.3.0
 
# 安装PyTorch，这里以CUDA 10.2为例
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

注意：

• 请根据您的CUDA版本和系统选择正确的CUDA和cuDNN版本。
• 如果您的系统中已经有了NVIDIA驱动和CUDA，可以不用通过conda安装CUDA。
• 使用conda安装的GCC和G++版本可能会根据系统和conda通道的不同而有所不同，请根据实际情况选择合适的版本。
• 在安装PyTorch时，-c pytorch 指定了使用PyTorch官方channel，以确保获取与CUDA版本兼容的PyTorch版本。