以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：
您想要解决的问题
您提问的目的是解决在利用Anaconda搭建PyTorch深度学习环境时遇到的问题，具体包括：
- 使用
nvidia-smi命令时程序闪退。 - 在安装PyTorch时，无法找到与您的计算机相匹配的版本，且出现了错误提示。
图片内容
您上传的图片显示了一个Anaconda命令行界面的错误信息，具体内容如下：
- 尝试安装
pytorch、torchvision和torchaudio，并且指定了pytorch-cuda=12.1。 - 出现了
PackagesNotFoundError，提示pytorch-cuda=12.1和torchaudio在当前的channels（默认）中不可用。
问题出现原因
nvidia-smi闪退：这可能是因为您的计算机没有安装NVIDIA的GPU驱动，或者驱动版本不兼容。- 找不到匹配的PyTorch版本：这可能是因为您指定的
pytorch-cuda=12.1在默认的conda channels中不可用，或者您的CUDA驱动版本与PyTorch版本不兼容。
问题解决方案
-
解决
nvidia-smi闪退问题：- 确保您的计算机装有NVIDIA的GPU。
- 安装或更新NVIDIA的GPU驱动。
-
解决PyTorch安装问题：
- 首先，您需要确认您的CUDA驱动版本，然后选择与该版本兼容的PyTorch版本。
- 您可以尝试更换conda channel到PyTorch的官方conda channel，或者使用pip进行安装。
提供代码
以下是使用conda安装PyTorch的示例代码，您需要根据CUDA版本进行调整：
# 首先，添加PyTorch的官方conda channel
conda config --add channels pytorch
conda config --set channel_priority strict
# 安装PyTorch和torchvision，指定您的CUDA版本
# 请替换'cudatoolkit=xx.x'中的xx.x为您的CUDA版本
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x
# 如果您没有GPU或者不想使用GPU版本，可以安装CPU-only版本
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly=1
代码运行方式
在命令行窗口中运行上述代码。
代码预期运行结果
如果代码运行成功，您将看到conda开始下载并安装PyTorch及其依赖项。
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请根据您的具体情况调整上述代码中的CUDA版本，并确保您的系统满足所有安装要求。
