https://superuser.com/questions/1572640/do-i-need-to-install-cuda-separately-after-installing-the-nvidia-display-driver.其中一个问题：
conda-pytorch是否需要与官方非conda/非pip-cuda工具包不同的版本https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit?
换句话说：我可以使用NVIDIA"；cuda工具包"；安装pytorch？
上下文：
如果你通过"；命令助手"；在https://pytorch.org/get-started/locally/，您可以在cuda 9.2、10.1、10.2和None版本之间进行选择。
取10.2可以得到：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
取"；无"；生成以下命令，但您也不能在pytorch中使用cuda：
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
然后我可以使用NVIDIA"；cuda工具包"；10.2版本作为conda-cudatoolkit，以便使该命令与使用cudatoolkit=10.2参数执行的命令相同？
这个问题是因为pytorch安装了一个不同的版本(10.2而不是最新的NVIDIA 11.0(，而conda安装需要额外的325 MB。如果两个版本都是11.0，并且安装尺寸较小，您可能甚至不会注意到可能的差异。但现在很明显，conda有自己的cuda版本，独立于NVIDIA版本。
我想可能会让安装了conda的pytorch使用未安装conda的CUDA工具包。我不知道如何做到这一点，根据我的经验，当使用依赖于CUDA的conda包时，只需提供一个安装了conda的CUDA工具包，并让它使用它，而不是其他任何东西，就会容易得多。这通常意味着我在conda中安装了一个CUDA工具包，并在通常的位置安装了一。
但是，无论您如何安装pytorch，如果您安装二进制软件包(例如通过conda(，该版本的pytorch都将取决于CUDA的特定版本(它是根据该版本编译的，例如10.2(，并且您不能使用任何其他版本的CUDA，无论它是如何或在哪里安装的，来满足该依赖性。
您可以尝试通过Pip:安装PyTorch
pip install torch torchvision
它也是官方的安装方式；命令助手"；在https://pytorch.org/get-started/locally/.
它使用预装的CUDA，不下载自己的CUDA工具包。此外，您还可以选择CUDA的版本来安装PyTorch用于：
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html