为什么我在miniconda里面可以使用CUDA调用GPU，但是用miniconda打开的jupyter notebook只能使用CPU，无法使用CUDA命令

在使用Miniconda打开的Jupyter Notebook中无法使用CUDA命令，可能是由于Miniconda环境未正确配置导致的。你可以尝试以下步骤来解决这个问题：

1. 确保你已经正确安装了CUDA和相关的驱动程序。可以使用`nvidia-smi`命令来检查CUDA是否正确安装并且GPU驱动程序是否正常工作。

2. 在命令行中运行以下命令，激活你的Miniconda环境：

   conda activate <your_env_name>

确保你输入了正确的虚拟环境名称。

3. 确保在你的Miniconda环境中安装了必要的CUDA相关软件包。你可以使用以下命令来安装：

   conda install cudatoolkit

这将安装与你的CUDA版本兼容的软件包。

4. 确保你在Jupyter Notebook中使用了正确的内核。在Jupyter Notebook的右上角，点击"Kernel"，然后选择你的Miniconda环境作为内核。

5. 重新启动Jupyter Notebook并尝试运行CUDA命令，看看是否能够成功调用GPU。

如果上述步骤仍然无法解决问题，你可以尝试在Jupyter Notebook中执行以下命令来安装ipykernel并将Miniconda环境添加到Jupyter Notebook中：

conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=<your_env_name>

将`<your_env_name>`替换为你的Miniconda环境的名称。

希望这些步骤能够帮助你解决问题！如果问题仍然存在，请提供更多细节，以便我们进一步帮助你解决。