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一、前言
当我们跑深度学习的代码时，有时会遇到特殊的环境，像高版本的python、torch等，可能就要求高版本的 CUDA，此时我们就需要多个 CUDA 版本，并能灵活切换。
本教程是针对Windows系统上已经安装一个 CUDA 后的环境，如果首次安装 CUDA 环境，可以查看我主页的保姆级教程。
本文是在已有 CUDA10.2 环境d的情况下安装 CUDA12.2。
二、安装 CUDA
1.确定是否支持所需的 CUDA 版本
1、右键 -> NVIDIA 控制面板；或者直接在任务栏上点击 NVIDIA 控制面板。
2、点击左下角系统信息
3、选择组件，在 3D 设置的 NVCUDA64.dll 中可以看到最高可以支持的 CUDA 的版本，如下图，可以看出我能支持 12.2.79。
所以在安装新版本的 CUDA 时，一定要低于该版本，这是由硬件决定的。由于在某些情况下要用到2.2.0以上版本的pytorch，而现在2.2.0到最新版本的pytorch要求的是CUDA 11.8和CUDA 12.1，为了以后不用再更新CUDA版，这里我直接一步到位的装12.1版本。
2.下载CUDA
CUDA官方下载地址
1、找到对应版本
