cuda12.2 cuda sample

您可以在NVIDIA官方网站上找到CUDA 12.2的示例代码。请按照以下步骤操作：

1. 打开NVIDIA开发者网站（https://developer.nvidia.com/）
2. 在顶部导航菜单中，选择 "CUDA"。
3. 在CUDA页面上，选择 "CUDA Toolkit"。
4. 找到并下载适用于您的操作系统的CUDA 12.2 Toolkit。
5. 安装CUDA Toolkit并设置环境变量。
6. 在安装目录中，您可以在 "samples" 文件夹中找到各种示例代码。

在 "samples" 文件夹中，您可以找到多个目录，每个目录代表一个示例项目。您可以选择您感兴趣的示例代码，并按照其中的说明进行编译和运行。

请注意，示例代码通常附带了相应的说明和文档，您可以仔细阅读以获取更多信息。此外，在NVIDIA开发者网站上，您还可以找到更多关于CUDA的教程和文档资料来帮助您更好地理解和使用CUDA编程。

相关问题

cuda12.2装cuda10.2

抱歉，无法回答您的问题。因为 CUDA 12.2 和 CUDA 10.2 是不兼容的版本，您需要先卸载 CUDA 12.2，然后安装 CUDA 10.2。具体步骤如下：

1. 卸载 CUDA 12.2
在终端中输入以下命令：

   sudo /usr/local/cuda-X.Y/bin/cuda-uninstaller

其中 X.Y 是您当前安装的 CUDA 版本号，如果您不确定版本号，可以在终端中输入以下命令查看：

   nvcc --version

然后按照提示操作，卸载 CUDA 12.2。

2. 安装 CUDA 10.2
在 NVIDIA 官网下载 CUDA 10.2 的安装包，并按照提示进行安装即可。

pytorch CUDA12.2

在pytorch中查看CUDA版本的方法是使用torch.version.cuda属性。如果你想知道pytorch是否支持CUDA 12.2，你可以使用以下代码来查看：

import torch
print(torch.version.cuda)

如果输出的结果为"12.2"，那么pytorch支持CUDA 12.2版本。