python、torch、cuda、mmcv及显卡所支持的版本如何对应

我饶了一天多的弯路，最后终于搞明白了。只针对我这种情况，请各位按需择取。
1.逻辑关系：
Python 3.10.20 (你的基础环境)
↓ 决定
PyTorch 版本 (必须与Python 3.10兼容)
↓ 决定
CUDA 版本 (PyTorch的CUDA版本需≤你电脑驱动的CUDA版本)
↓ 决定
mmcv版本 (必须与PyTorch和CUDA精确对应)
↓ 决定
mmsegmentation 版本 (必须与mmcv-full版本兼容)

2. 结果查询电脑显卡，发现最高支持cuda10.2的版本。要搭配的python3.10+pytorch+cuda 10.2+mmcv没有合适的组合

前面是我的个人情况，可以都不看，直接看我梳理的步骤↓↓👇👇

1. 在终端输入nvidia-smi，查询你的电脑最高可以支持什么版本的cuda.
比如我的，表格右上角最高支持10.2的CUDA

2. 在下面这个网站（访问 PyTorch 官方历史版本页面）里面找对应支持的torch、python版本
download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

另外也要明确自己的python是什么版本的，如果自己正在用的版本不合适，可以创建合适的。

• 比如我需要找的

• 包含cu102（代表 CUDA 10.2）

• 包含cp310（代表 Python 3.10）

• 包含win_amd64（代表 Windows 64位系统）

• 但是没有合适的组合，最后我选择创建python3.9的环境，然后选择cu102/torch-1.10.0%2Bcu102-cp39-cp39-win_amd64.whl这个组合就可以了。

• 注意！这里的东西我是用来看哪个组合可行！就是python3.9的环境下，要下载CUDA10.2，需要下载torch1.10.0和CUDA10.2搭配。

使用torch1.10.2和CUDA10.2的组合不知道为啥不行......

我真的哭死，踩了无数的坑终于成功下载了，使用的是torch1.10.0和CUDA10.2的组合

3.再查找现在的搭配下适合的mmcv版本

网站是Installation — mmcv 2.2.0 documentation

祝顺利！