若用conda新建了虚拟环境，则混乱的base环境并不影响这个环境，但是系统级别的cuda冲突会

是的，你说的很对。如果你在 base 环境中安装了一些软件包或库，可能会导致与其他环境的依赖项冲突。但是，如果你在 Conda 中创建了一个新的虚拟环境，并在其中安装了软件包或库，那么这些软件包或库只会安装在该环境中，而不会影响其他环境。

但是，如果你在系统中安装了 CUDA，而且在创建 Conda 虚拟环境时没有指定另一个版本的 CUDA，那么虚拟环境将继承系统中已安装的 CUDA，这可能会导致冲突。在这种情况下，你可以在创建虚拟环境时使用 `--no-cuda` 选项来禁用 CUDA，或者使用 `--cuda` 选项来指定 Conda 中应该使用的 CUDA 版本。

希望这能帮助你解决问题！

相关问题

安装cuda toolkot之后conda 虚拟环境并没有cuda

安装CUDA Toolkit之后，需要在conda虚拟环境中手动安装相应的CUDA版本。可以使用以下命令在conda虚拟环境中安装CUDA Toolkit：

conda install cudatoolkit=<version>

其中，`<version>`是你想要安装的CUDA版本号。安装完成后，可以使用以下命令验证CUDA是否在conda虚拟环境中安装成功：

nvcc -V

如果成功安装，将会输出CUDA的版本信息。

conda虚拟环境安装CUDA和CUDNN

conda是一个流行的Python包管理工具，它允许你在项目中创建独立的软件环境，以便管理和隔离不同的依赖项。如果你想在Conda环境中安装CUDA（Compute Unified Device Architecture）和CUDNN（CUDA Deep Neural Network Library），这是一个针对GPU加速深度学习的库，你可以按照以下步骤操作：

1. **创建新环境**:
首先，你需要激活一个现有的或创建一个新的Conda环境。例如，如果你想要创建一个名为`cuda_env`的新环境，运行：

   conda create -n cuda_env python=3.8 # 指定Python版本，其他版本替换相应数值
   conda activate cuda_env

2. **安装CUDA**:
CUDA通常需要从NVIDIA官网下载对应系统的安装文件，然后通过命令行（如`bash`或`powershell`）手动安装。由于这是特定于平台的操作，你可以在官方文档中找到适合你系统的安装指南。安装完成后，添加CUDA路径到系统环境变量。

3. **安装CuDNN**:
CuDNN同样需要单独下载并安装。首先在NVIDIA Developer网站上获取CuDNN，然后解压。接着，在Conda环境中安装，可以使用`conda install cudnn`，但是这取决于CuDNN是否提供conda包。如果没有，你可能需要将头文件和库手动链接到你的环境。

4. **验证安装**:
安装完成后，你可以使用`nvcc --version`检查CUDA编译器，`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`测试是否能导入Cuda模块，并确认Cudnn是否可用。