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1. 需求说明
2. 操作步骤
1)查看系统环境cuda版本
2)查看版本支持
3)创建虚拟环境
4)安装cuda
5)安装cudnn
6)安装tensorflow_gpu == 2.2.0
3. 测试
基础环境：Win10
Anaconda3
笔者已经在系统中搭建好的环境：
Python 3.6
CUDA 10.0
CUDNN 7.6.4
tensorflow-gpu 1.13.2
笔者需要搭建的环境：
CUDA 10.1
CUDNN 7.6.5
python3.7
tensorflow-gpu 2.2.0
1. 需求说明
相信大多数人在初次学习深度学习时，都已经在win10系统环境中安装了cuda以及对应的cudnn,但是在接触各种深度学习代码后，一个版本的cuda已经无法满足要求，需要我们安装不同版本的cuda，这时候我们通过anaconda创建的虚拟环境，即可安装任意版本的cuda,是不是很amazing。接下来是具体步骤。
2. 操作步骤
说明：对conda熟悉着，可以直接从（4）步开始看。
1)查看系统环境cuda版本
使用nvcc -V 可以查看系统环境下的cuda版本。
nvcc -V
2)查看版本支持
以管理员身份打开Anaconda Prompt,输入下列命令查看conda目前支持的cudatoolkit版本。(注cudatoolkit也是cuda)
conda search cudatoolkit --info可以看到conda支持cuda10.1,很OK，接下来看看支持cudnn 的版本。
conda search cudnn --info
也看到了我所需要的版本了，接下来介绍安装了。
3)创建虚拟环境
创建一个名为tensorflow的虚拟环境，python为3.7版本。
conda create -n tencorflow python=3.7然后激活环境，如下图所示。
conda activate tensorflow
4)安装cuda
说明：如果下载很慢，建议搭个梯子。
conda install cudatoolkit=10.1
注：笔者已经安装好，此图源于网络。
5)安装cudnn
conda install cudnn=7.6.5
注：笔者已经安装好，此图源于网络。
6)安装tensorflow_gpu == 2.2.0
pip install tensorflow-gpu==2.2.03. 测试
1. 用conda list看下此环境已经安装的包
conda list
此时说明已经安装好。
2. 用demo测试下
在终端输入python进入python环境。
输入import tensorflow as tf
import tensorflow as tf到此，tensorflow-gpu基本环境搭建完成，可能还会遇到一些包无法找到，读者按照错误提示，在Anaconda Prompt中安装即可。
如有问题，欢迎大家积极留言。
说明：安装完后使用 nvcc -V发现cuda版本未变化怎么回事？
依然是系统安装的CUDA 10.0版本，而不是conda安装的CUDA10.1版本，因为系统安装的CUDA是加入了系统的环境变量的，这个没有影响，读者大可放心。
版权声明：本文标题：Win10系统下使用anaconda在虚拟环境下安装多版本CUDA及CUDNN 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://www.elefans.com/dianzi/1729418676a1200460.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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