nvidia-smi 和 nvcc --version cuda版本不一致

如果你的`nvidia-smi`和`nvcc --version`显示的CUDA版本不一致，可能是因为你安装了多个CUDA版本，或者没有正确配置环境变量。在这种情况下，可以尝试以下几个方法来解决问题：

1. 确认环境变量配置正确：在终端输入以下命令，查看CUDA安装路径和版本是否正确：

   echo $CUDA_HOME
   nvcc --version

如果路径和版本不正确，可以在`.bashrc`或`.bash_profile`文件中配置环境变量。例如：

   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4
   export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

配置完成后，使用`source`命令使其生效。

2. 确认安装的CUDA版本和PyTorch支持的CUDA版本一致。可以在PyTorch官方网站上查找相应的torch版本与CUDA版本的对应关系，然后安装对应版本的torch。

3. 如果你安装了多个CUDA版本，可以尝试使用`update-alternatives`命令选择默认的CUDA版本。具体使用方法可以参考[官方文档](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#post-installation-actions)。

4. 如果以上方法都无法解决问题，可以考虑重新安装CUDA和相关驱动。