用anconda prompt中base环境里下载的cuda去哪里了

当你在 Anaconda 的 base 环境中安装 CUDA（例如通过 conda install 或 pip 安装 PyTorch 等包时），CUDA 运行时通常是作为包的一部分自动安装的，而不会在你的系统路径中独立安装完整的 CUDA 工具包。因此，这个 CUDA 运行时和通过 NVIDIA 官方安装的完整 CUDA 工具包有些不同。

1. 区别：

1.1 完整的 CUDA 工具包（通过 NVIDIA 官方安装）：

通过 NVIDIA 官方安装 CUDA 时，工具包包含 nvcc 编译器、CUDA 库、CUDA 样例程序等。安装路径一般是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\，并且你需要手动将相关路径（如 bin 和 libnvvp）添加到系统环境变量 PATH 中。

1.2 Conda 中安装的 CUDA 运行时：

通过 conda 安装 PyTorch 时:

• CUDA 运行时库会和 PyTorch 一起被安装。这个 CUDA 版本是为 PyTorch 提供 GPU 加速用的，但它不会包含 nvcc 等编译工具。Conda 中的 CUDA 运行时不会出现在系统的 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\ 目录中。
• CUDA 运行时会被安装到 Anaconda 环境的库目录下。例如，如果你在 base 环境中安装了 PyTorch 和 CUDA，它们可能被安装在 C:\ProgramData\Anaconda3\envs\base\lib\site-packages\ 下。
  如何查找 Conda 中的 CUDA：
  你可以通过以下方式检查 Conda 环境中安装的 CUDA 运行时版本及其位置：

2. 检查安装的 CUDA 版本： 进入 base 环境后，运行以下命令查看当前安装的 CUDA 版本：

conda list cudatoolkit

如果你安装了 cudatoolkit，它会显示版本号和安装路径。

3. 检查 pytorch 中的 CUDA 版本： 如果你通过安装 PyTorch 引入了 CUDA 运行时，可以通过以下代码查看 PyTorch 使用的 CUDA 版本：

import torch
print(torch.version.cuda)

这将显示 PyTorch 当前使用的 CUDA 版本。

4. 查找 CUDA 运行时路径： 你可以在 Anaconda 安装路径中找到 CUDA 运行时库。它通常位于 lib 或 site-packages 文件夹下，例如

C:\ProgramData\Anaconda3\envs\base\Lib\site-packages\torch\lib\

在这个目录中，你可以找到与 CUDA 相关的 .dll 文件，它们为 PyTorch 提供 GPU 加速功能。

总结：

通过 conda 安装的 CUDA 运行时库一般只用于 PyTorch 或其他框架的 GPU 加速，而不会作为独立的 CUDA 工具包存在。你可以通过 conda list 和 torch.version.cuda 等命令来确认安装的 CUDA 版本及其位置。如果你需要完整的 CUDA 工具包（包括 nvcc 编译器等），需要从 NVIDIA 官方单独下载并安装。