如何在建好的anaconda虚拟环境中安装python版本为3.8， CUDA版本为11.4，pytorch版本为1.12.1的pytorch

在Anaconda环境中安装特定版本的Python、CUDA和PyTorch通常涉及到几个步骤。以下是详细的指导：

1. **创建新环境**:
首先，打开命令行并导航到你想要创建新环境的位置，然后运行以下命令创建一个名为`pytorch_1.12`的新环境，并指定Python版本为3.8：

   conda create -n pytorch_1.12 python=3.8

2. **激活新环境**:
创建完环境后，使用下面的命令激活它：

   conda activate pytorch_1.12

3. **安装CUDA**:
Anaconda默认不会包含CUDA，你需要下载cuDNN对应CUDA版本，例如cuDNN 8.0对应CUDA 11.4。可以从NVIDIA官网下载cuDNN库。之后，在激活的环境下，添加cuda源并安装：

   conda config --add channels https://developer.nvidia.com.coincubation channel=nvidia
   conda install cudatoolkit=11.4 -c nvidia

4. **安装PyTorch**:
现在可以安装特定版本的PyTorch了，注意这里可能会有依赖冲突，因为PyTorch 1.12.1与cuDNN版本可能不太匹配，所以需要手动选择安装包：

   conda install torchvision==0.11.1 -c pytorch torch==1.12.1 cudatoolkit=11.4 -c nvidia

这里安装的是 torchvision 版本1.12.1（这通常会自动带最新版本的PyTorch），如果需要其他版本，则替换相应的版本号。

5. **检查安装**:
完成安装后，你可以通过运行`python -V`检查Python版本，以及`python -c "import torch; print(torch.__version__)"`查看PyTorch是否已成功安装。