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原创 wsl2下配置cuda + miniconda + pytorch，小白亲测可行

本文介绍了在WSL2环境下配置CUDA和安装Miniconda的步骤。首先参考NVIDIA显卡配置教程完成CUDA安装，然后下载更轻量的Miniconda并配置清华镜像源加速下载。接着创建Python3.8虚拟环境，并针对不同CUDA版本安装PyTorch GPU版。最后测试torch.cuda.is_available()验证安装是否成功。文章为初学者提供了完整的配置流程参考，建议根据实际CUDA版本选择相应安装命令。