cuda安装后 py运行依旧显示无cuda

当安装了CUDA后，若在运行Python程序时仍然显示无CUDA的问题，可能是由以下原因导致：

1. 未正确安装CUDA驱动程序：在安装CUDA时，必须同时安装相应版本的CUDA驱动程序。如果驱动程序没有正确安装，系统无法识别CUDA，因此在运行Python程序时会显示无CUDA。解决方法是卸载并重新安装相应版本的CUDA驱动程序。

2. 环境变量配置问题：在安装CUDA时，需要配置相应的环境变量。如果环境变量没有正确配置，系统无法找到CUDA的安装路径，因此在运行Python程序时会显示无CUDA。解决方法是检查环境变量配置是否正确，并进行必要的修改。

3. CUDA对应的Python库未正确安装：在安装CUDA后，还需要安装与CUDA对应的Python库，如TensorFlow或PyTorch等。如果Python库安装不正确或版本不对应，系统无法正确调用CUDA，因此会显示无CUDA。解决方法是确认所使用的Python库版本是否与CUDA兼容，并重新安装相应的Python库。

4. GPU驱动版本不兼容：有时候，特定版本的GPU驱动与安装的CUDA版本不兼容，导致无法正确调用CUDA。解决方法是升级或降级GPU驱动程序，以与安装的CUDA版本相匹配。

总之，在安装CUDA后仍然显示无CUDA的问题可能是由于驱动程序、环境变量配置、Python库安装或GPU驱动版本等原因导致的。通过检查这些可能的原因并进行相应的修复，应该能够解决无CUDA的问题。

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torch1.6.0 cuda113 py3.9

"torch1.6.0 cuda113 py3.9" 是指一种特定的软件配置环境。这个配置表示使用 PyTorch（版本1.6.0），CUDA（版本11.3）和 Python（版本3.9）来进行深度学习任务的开发和运行。

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度神经网络模型。版本号1.6.0表示你正在使用PyTorch的1.6.0版本。

CUDA是一个由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它可以利用GPU的并行计算能力来加速深度学习任务的执行。版本号11.3表示你正在使用CUDA的11.3版本。

Python是一种流行的编程语言，它具有简单易学的语法和丰富的第三方库支持。版本号3.9表示你正在使用Python的3.9版本。

综上所述，"torch1.6.0 cuda113 py3.9"代表你正在使用PyTorch 1.6.0、CUDA 11.3和Python 3.9进行深度学习开发和运行。这个配置可以使你能够充分利用GPU的并行计算能力，并通过PyTorch提供的工具和库来方便地构建和训练深度神经网络模型。

spconv cuda 安装

要安装spconv cuda，可以按照以下步骤进行操作：

1. 下载spconv-v1.2.1的安装文件，可以使用以下命令进行下载：
`pip install spconv-1.2.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl`。

2. 安装完成后，进入spconv目录下的dist目录。可以使用以下命令进行切换：
`cd ./dist`。

3. 在dist目录下安装whl文件，可以使用以下命令进行安装：
`pip install spconv-1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl`。

4. 最后，在spconv目录中执行setup.py文件，可以使用以下命令进行操作：
`python setup.py bdist_wheel`。

以上就是安装spconv cuda的步骤。请确保按照步骤顺序进行操作，并根据自己的环境进行适当调整。