确认版本:

检查正在使用的Python和CUDA版本。可以使用命令 python --version 和 nvidia-smi（显示CUDA版本）来查看。

Python与CUDA兼容性:

通常而言，Python 3.7、3.8 和 3.9 与现代CUDA版本兼容。确保选择的Python版本与GPU驱动版本匹配。

更新:

如果是CUDA版本过旧，尝试将其更新到最新版本：nvidia-docker install --cuda-version=11.x.x.

如果是Python引起的冲突，尝试更新Python到最新稳定版。

虚拟环境:

创建一个虚拟环境来隔离Python依赖，避免全局安装影响其他项目。使用 conda 或 pip 创建虚拟环境并安装特定版本的CUDA。

** Peripheral libraries (如cupy) **:

如果用到CUDA的Python库（如cupy），确保装的是与你的CUDA版本兼容的库。

环境变量:

验证系统中是否有多个Python环境或旧版本文件夹，它们可能引用不同的版本。确保你的环境变量设置指向正确的Python和CUDA路径。

代码排除：

如果问题依然存在，尝试在代码中直接指定使用的CUDA库或进行一些简单的测试来确认混淆是否由代码中的特定部分引起。

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