命令行输入conda有反应nvcc -V找不到命令

这个问题可能是由于环境变量配置不正确导致的。请尝试以下步骤：

1. 确认你已经安装了 NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN。

2. 确认 NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN 的路径已经添加到系统环境变量中。你可以在终端中输入`echo $PATH` 命令来查看环境变量。

3. 如果 NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN 的路径没有添加到环境变量中，你可以手动添加。具体的步骤可以参考你所使用的操作系统的说明文档。

4. 如果你已经添加了 NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN 路径到环境变量中，但是命令行仍然无法找到 nvcc 命令，可能是由于 Anaconda 的环境变量覆盖了系统环境变量的原因。你可以在 Anaconda 中创建一个新的环境，并在该环境中重新安装 NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN。

希望这些步骤能够帮助你解决问题。

相关问题

安装anaconda撞击后命令行输入conda --version显示'conda' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。

这个错误通常表示你的计算机上可能没有正确配置Anaconda的环境变量，或者Anaconda的路径没有添加到系统的PATH环境变量中。当你在命令行输入`conda`时，系统无法找到Anaconda的可执行文件。

以下是解决这个问题的一些步骤：

1. **检查安装**：
- 首先确保你已经成功安装了Anaconda。你可以访问Anaconda官网（https://www.anaconda.com/products/distribution/）下载并安装。

2. **更新环境变量**：
- 打开Windows的控制面板（搜索栏输入“控制面板”），然后选择“系统和安全”>“系统”>“高级系统设置”>“环境变量”。
- 在系统变量中查找名为`Path`的变量，如果找不到，你需要添加；如果找到了，点击“编辑”，然后在变量值末尾添加Anaconda的安装路径，通常是`C:\Program Files\Anaconda3\Scripts`（或你的个人安装路径）。

3. **重新启动命令提示符**：
- 添加或修改完环境变量后，关闭当前命令提示符窗口，然后打开一个新的，再尝试输入`conda --version`。

4. **检查是否需要激活环境**：
- 如果你在特定的Conda环境里工作，记得先使用`conda activate your_env_name`（`your_env_name`是你想激活的环境名）命令。

如果你还是遇到问题，可能是Anaconda的安装过程没有完成，或者某些步骤没有正确执行。建议你查看安装日志，或者重新安装Anaconda。如果以上步骤都无法解决问题，你可能需要寻求更详细的帮助，比如联系Anaconda的社区或技术支持。

nvcc -v和nvidia-smi pytorch

根据引用[1]中的解释，nvcc -V显示的是runtime API的版本，而nvidia-smi显示的是driver API的版本。通常情况下，当使用Nvidia显卡驱动版本高于Cuda版本的最低要求时，两个版本可能会不一致。然而，根据引用[1]中的观察，实际上我们在日常使用Cuda时，发现nvcc -V显示的cuda版本和实际使用的runtime API版本是一致的，即以nvcc -V中的cuda版本为准。

根据引用[2]的结论，通过类似"conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch"这样的指令安装的CUDA已经捆绑了cudnn，因此不需要单独安装cudnn。

如果你想查看PyTorch中的CUDA和cudnn版本，你可以使用以下代码：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())

这段代码将打印出PyTorch的版本、CUDA的版本以及cudnn的版本。