GeForce RTX 3080 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation

GeForce RTX 3080 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation

错误详细描述：GeForce RTX 3080 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 compute_37.

含泪写下经历：一开始装上了cuda和CuDnn，然后开始在conda环境下装pytorch，在官网下确定好安装命令：

这是我第二次配环境（从新装了一次系统），以为会像之前一样没啥问题 ，然后上面那个问题就出来了，一开始我以为是显卡驱动版本太高（因为装机后装了最新驱动），卸载驱动从新装，失败。
然后在网上各种找，说是cuda的问题，然后从cuda10-cuda11.0-cuda11.1.1都尝试了一遍，还是不行，中间还有个问题，注意显卡驱动版本一定要与cuda兼容不然没法用。在这查：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cublas-11.0.2

我在456.71版本显卡驱动下尝试装了11.1.1版本的cuda，是真不行！
然后，尝试了各种cuda、cudnn和安装命令中cuda版本的组合，都不行。
最后！我发现这次跟之前的区别是，使用官网给出的安装命令会安装1.10版本的pytorch，然后试着把pytorch卸载了，从新装上了1.8版本的pytorch，问题解决！！！！！（注意，装1.7版本的话cuda将不可用，会默认使用cpu进行计算。所以也不能太低）
人都麻了，原来问题在这，高版本的pytorch不能向下兼容低版本cuda！（想爆粗口了，555）

总结：3080，cuda-11.1.0，cudnn-cudnn-11.1-windows-x64-v8.0.5.39，安装命令就用的conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 然后把pytorch卸载了，然后从新装上1.8的pytorch。

当然随着pytorch官方的更新，后面可能这些就兼容了。我这里做下记录，供大家参考。