cudatoolkit版本

根据引用，可以通过以下几种方法来选择CUDA Toolkit版本:
1. 指定CUDA Toolkit版本：根据表一查询可安装的CUDA Toolkit版本，并根据需要选择合适的版本。例如，如果最高的CUDA Toolkit版本是11.4，你可以运行`conda install pytorch cudatoolkit=11.3 -c pytorch`来安装对应的CUDA Toolkit版本。这种方法会自动匹配合适的PyTorch版本。
2. 参考官方文档：如果上述方法没有你需要的版本，你可以参考官方文档来查找合适的版本。请注意，驱动是向下兼容的，决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本。你可以使用`nvidia-smi`命令查询驱动版本。
3. 同时指定CUDA Toolkit版本和PyTorch：根据表一查询可安装的CUDA Toolkit版本，并根据表二查询合适的PyTorch版本。例如，如果需要安装CUDA Toolkit版本为11.3，PyTorch版本为1.11.0，你可以运行`conda install pytorch=1.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch`来安装指定的版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系](https://blog.csdn.net/wxy2020915/article/details/126543594)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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