使用anaconda安装cuda后，怎样和本机的cuda进行切换？

使用Anaconda安装CUDA后，如果你需要在Python环境中切换到本机的CUDA版本，可以按照以下步骤操作：

1. **确认环境变量设置**：
- 打开命令行终端（Windows上是PowerShell或CMD，Mac/Linux上是Terminal），输入`echo $PATH` (Windows) 或 `echo $PATH` (Mac/Linux) 确保Anaconda目录及CUDA的bin目录都在路径中。

2. **激活conda环境**：
如果你已经在创建了包含CUDA的Conda环境（例如`myenv`），使用命令：

   conda activate myenv

3. **检查当前CUDA版本**：
运行 `python -c "import torch; print(torch.cuda.current_device(), torch.version.cuda)"`，这会显示当前使用的CUDA设备及其版本。

4. **如果没有激活CUDA，需先卸载环境中的CUDA**：
如果你需要恢复默认CUDA，可以先从环境中移除CUDA，使用命令（假设你想回到默认系统CUDA）：

   conda remove --name myenv --all

然后删除环境文件夹，如`rm -rf ~/.conda/envs/myenv`。

5. **系统全局CUDA的使用**：
回到系统的全局CUDA，可以在终端中直接通过命令调用CUDA工具，比如nvidia-smi、cuDNN等。

6. **更新PyTorch或其他库**：
更新你的Python包，特别是PyTorch，使其能够识别和使用全局的CUDA版本，使用命令：

   pip install torch torchvision