pip与conda安装CUDA Toolkit 10.1差异分析
许多开发者在安装CUDA Toolkit时，会遇到使用pip安装失败，而conda安装却能顺利完成的情况。本文将解析其根本原因。
用户使用pip install cudatoolkit==10.1时，通常会收到类似“ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cudatoolkit==10.1”的错误提示。这是因为pip主要依赖PyPI等公共代码仓库，而CUDA Toolkit并非标准Python包，它包含大量二进制文件和驱动程序，这些文件通常不会发布到PyPI。
与pip不同，conda拥有自己的包管理器和仓库，包含众多科学计算库和工具，其中就包括CUDA Toolkit。conda能够根据操作系统和硬件配置选择合适的安装包，因此能够成功安装CUDA Toolkit 10.1。
解决requirements.txt中的CUDA Toolkit依赖问题
开发者希望使用pip安装，通常是为了将CUDA Toolkit添加到requirements.txt文件中，方便项目复现和部署。但实际上，这并非必须。虽然无法直接用pip安装CUDA Toolkit，可以在requirements.txt中列出其他项目依赖，然后在项目部署时，通过conda或从NVIDIA官网下载安装CUDA Toolkit。这样既能保证依赖关系清晰，又能成功安装CUDA Toolkit。
