cuda和NVDIA驱动版本不一致导致cuda不可用问题/require virtual c++ 14问题

待办

桌面鼠标右键查看NVIDIA版本，然后查看安装的cuda版本（conda list 或者 pycharm查看都可以）

cuda版本和NVIDIA版本对照表

https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/103868478

因为显卡驱动版本一般都不会该所以这里就改cuda版本和cudatoolkit版本

cuda版本安装和环境变量配置

https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

cudatoolkit版本安装采用直接安装制定版本为8.0的方式

conda install cudatoolkit=8.0

要添加conda的国内的清华的源，网络波动需要时间长容易失败

cuda_home配置，安装完cuda之后进行

https://ynuwm.github.io/2017/05/10/Win10-Tensorflow-keras-GPU环境配置/

再运行jupyter测试导入就可以了

import torch
import torchvision
import cv2
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.enabled)
print(torch.version.cuda)
?
True
True
8.0

这里就是可用的了。

出现require virtual c++ 14的处理 安装即可安装地址在自己的云盘中

链接：https://pan.baidu.com/s/1lAyDTjJfWZq5aYOKmEwdmQ

提取码：o37y

原文地址：https://www.cnblogs.com/lishikai/p/12393028.html