将cuda和dudnn及pytorch和tensorflow装在虚拟环境中的好处是可以在不同的环境中装自己需要的不同版本，坏处是很占存储空间。
本人电脑显卡为3050ti，装的版本为：
- cuda 11.6
- cudnn 8.3
- pytorch 1.12
- *tensorflow 2.7.0
创建一个名为myTest、python版本为3.8.0的虚拟环境（cuda和dudnn及pytorch和tensorflow都是装在这个虚拟环境中）
conda create -n myTest python=3.8.0
激活当前虚拟环境
conda activate myTest
然后确定自己电脑的 cuda最高支持版本*（可以网上查一下怎么看本机支持哪个版本的cuda的方法），然后查看自己所需的pytorch或者是tensorflow版本，根据自己所需的pytorch或者是tensorflow版本匹配cuda版本。匹配查看自己电脑所能装的cuda的最高版本，不能超过这个最高版本。
本人的电脑最高可装11.6，对pytorch和tensorflow版本无要求，以11.6为例（清华源）
conda install cudatoolkit==11.6 -c http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
本人的电脑内装了cudnn8.3（清华源）
conda install cudnn==8.3.2.44 -c http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
本人的电脑内装了pytorch 1.12
conda install pytorch==1.12.1 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6
tensorflow GPU版所选版本为2.7.0（清华源）
pip install -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.7.0
conda list
Original: https://blog.csdn.net/qq_41575517/article/details/126643121
Author: 爱吃小巴掌
Title: 虚拟环境中cuda和cudnn及pytorch和tensorflow的安装
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/709659/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！