1成功版本

Nvidia 驱动版本 534.40 

CUDA版本 12.2

cuDNN版本8.9.2

python版本3.8

torch版本 2.0.1+cu118

2版本查看顺序及注意事项

1.查看显卡驱动版本及其支持的最高CUDA版本

CUDA实际安装版本可以低于显卡驱动支持的最高版本，注意区分CUDA Toolkit (nvidia)和CUDA Toolkit (pytorch)

2.查看并选择低于显卡驱动最高支持但靠近的CUDA Toolkit (nvidia)版本及相应的cuDNN(可选)

3.查看并选择CUDA Toolkit版本对应的pytorch版本

4.查看并选择pytorch版本对应的python版本

3安装顺序（安装链接对应第2节）

1.使用anaconda创建虚拟环境，创建时指定python版本；

2.安装选择好的CUDA Toolkit(nvidia)及相应的cuDNN(可选)；

3.在虚拟环境命令行界面使用官方给出的命令安装选择好的pytorch版本；

4.检查是否可以使用GPU。

4另记

如何清除 Pip 缓存？从而优化 Python 环境并释放磁盘空间-云社区-华为云 (huaweicloud.com)安装支持CUDA 12的pytorch教程 - 知乎 (zhihu.com)