我的 Ubuntu 16.04 机器上安装了两个版本的 CUDA：9.0 和 10.1。它们分别位于/usr/local/cuda-9.0和/usr/local/10.1。如果我通过 pip ( ) 安装 PyTorch 1.6.0（需要 CUDA 10.1）pip install torch==1.6.0，它使用版本 9.0，因此检测不到 GPU。我已经更改LD_LIBRARY_PATH为"/usr/local/cuda-10.1/lib64:/usr/local/cuda-10.1/cuda/extras/CUPTI/lib64"但 PyTorch 仍在使用 CUDA 9.0。如何告诉 PyTorch 使用 CUDA 10.1？
我正在从 Eclipse 切换到 VSCode 进行 Java 开发 - 到目前为止，我已经能够设置一个工作区文件夹，其中包含我的所有 Java 项目，并且一切正常。
然而，每次我重新启动 VSCode 时，所有项目都会重建（向我显示“打开 Java 项目：检查详细信息”），这需要很长时间（大约 5 分钟） - 相比之下，当我使用以下命令重新打开 Eclipse 工作区时同样数量的项目，只需约 30 秒即可准备就绪。我是否做错了什么或者 VSCode 不能像 Eclipse 一样“记住”Java 项目？