要在创建Conda环境时自动包含当前系统中的Python和CUDA，可以使用Conda的environment.yml文件。environment.yml文件是一个文本文件，其中包含了创建Conda环境所需的依赖项信息。
下面是一个示例的environment.yml文件，其中包含了Python和CUDA的依赖项：
yaml复制代码
| name: myenv | |
| channels: | |
| - defaults | |
| dependencies: | |
| - python | |
| - cudatoolkit=11.8 | |
| - numpy | |
| - PyTorch |
在这个示例中，我们创建了一个名为
myenv的环境，并指定了要包含的依赖项。在这个例子中，我们包含了Python、CUDA工具包（版本11.8）、NumPy和PyTorch。你可以根据实际需要添加或修改依赖项。要创建这个环境，可以按照以下步骤进行操作：
- 创建一个新的Conda环境或选择一个现有的环境。
- 打开终端或命令提示符，并导航到包含
environment.yml文件的目录。 - 运行以下命令来创建环境：
lua复制代码
| conda env create -f environment.yml |
这将会根据environment.yml文件中的依赖项信息创建一个新的Conda环境，并将Python和CUDA自动包含在环境中。
4. 当环境创建成功后，你可以激活新创建的环境并开始使用。在Windows上，使用以下命令激活环境：
复制代码
| conda activate myenv |
在Linux和macOS上，使用以下命令激活环境：
bash复制代码
| source activate myenv |
这样，你就可以在新的Conda环境中使用当前系统中的Python和CUDA了。请确保在environment.yml文件中指定了正确的CUDA版本和工具包，以匹配你的系统中的安装。