这个方法可以避免安装多个cuda的切换问题，直接在每个虚拟环境中安装自己需要的cuda版本，相比较tensorflow官方推荐的docker的安装方法，可以达到相同的效果，但是实践起来更简单，总之推荐大家以后在虚拟环境下安装所需要的cuda和cudnn。
查找需要的cuda版本
激活环境，查找cuda。
conda activate tf2.10
conda search cudatoolkit --info根据这个就可以得到conda已有的cuda环境，根据自己需要去下载一个。
cudatoolkit 11.3.1 h59b6b97_2
-----------------------------
file name : cudatoolkit-11.3.1-h59b6b97_2.conda
name : cudatoolkit
version : 11.3.1
build : h59b6b97_2
build number: 2
size : 545.3 MB
subdir : win-64
url : /pkgs/main/win-64/cudatoolkit-11.3.1-h59b6b97_2.conda
md5 : fb34a5b9abe5b1023a4b6f27a629a2b7
timestamp : 2021-06-28 11:41:59 UTC
constraints :
- __cuda >=11.3
dependencies:
- vc >=14.1,<15.0a0
- vs2015_runtime >=14.16.27012,<15.0a0
cudatoolkit 11.8.0 hd77b12b_0
-----------------------------
file name : cudatoolkit-11.8.0-hd77b12b_0.conda
name : cudatoolkit
version : 11.8.0
build : hd77b12b_0
build number: 0
size : 639.8 MB
license : NVIDIA End User License Agreement
subdir : win-64
url : /pkgs/main/win-64/cudatoolkit-11.8.0-hd77b12b_0.conda
md5 : b4d092125c2857c1c4c4cc13025cbda4
timestamp : 2023-05-02 04:44:01 UTC
constraints :
- __cuda >=11.0
dependencies:
- vc >=14.1,<15.0a0
- vs2015_runtime >=14.16.27012,<15.0a0选择url直接浏览器粘贴即可下载，接下来搜索cudnn。
conda search cudnn --info
cudnn 8.2.1 cuda11.3_0
----------------------
file name : cudnn-8.2.1-cuda11.3_0.conda
name : cudnn
version : 8.2.1
build : cuda11.3_0
build number: 0
size : 428.9 MB
license : Proprietary
subdir : win-64
url : /pkgs/main/win-64/cudnn-8.2.1-cuda11.3_0.conda
md5 : 7288f7e48c40ce58a6fca95dafeddb71
timestamp : 2021-06-28 10:00:24 UTC
dependencies:
- cudatoolkit >=11.0,<11.4
最后一行可以看到cudnn8.2.1适合cudntookit11.4一下，11.0以上均可以适配。因此下载cuda11.3和cudnn8.2.1是可以的。
安装CUDA和cudnn
直接本地安装即可，记住是conda命令开头和cuda和cudnn完整路径即可
conda install --use-local --your-cuda--