引言
最近把tensorflow跟pytorch都重新安装了，发现我以前安装的CUDA10.0的版本无法跟tensorflow2.x适配了，于是我又重新卸载安装了CUDA10.1 cuDNN8.0.x的版本，然后发现我的Win10上又跟以前一样可以运行tensorflow或者pytorch了。下面就说一下我是如何在Windows 10系统下完成这些配置的。首先看一下软件版本信息：
- CUDA10.1
- cuDNN7.6.5
- tensorflow2.2.0
- pytorch1.7
- python3.6.5
- VS2017
安装CUDA10.1 cuDNN与配置
在安装之前请先确认一下，你的电脑上有独立的N卡，没有N就不用看了！有N卡的继续往下看。首先是下载CUDA10.1与cuDNN7.6.5，这个需要到官方网站上下载相关的版本软件，下载到之后，首先安装CUDA10.1，安装好之后，解压缩cuDNN7.6.5,然后把解压缩好的cuDNN7.6.5中的lib/x64目录与bin目录下的全部文件copy到安装好的CUDA10.1对应的目录中去，分别如下：
代码语言：javascript复制## lib copy to
cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32cudalibx64cudnn.lib
to
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1libx64
## dll copy to
cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32cudabincudnn64_7.dll
to
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1bin这样就算安装好了。然后打开系统的环境变量path路径下检查：
发现有这两个就说明路径没有问题。
安装tensorflow与pytorch并验证
安装tensorflow-gpu版本的命令行如下：
代码语言：javascript复制pip install tensorflow-gpu==2.2.0 –i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用国内的镜像安装会很快安装完成。然后安装pytorch1.7的命令行如下：
代码语言：javascript复制pip install torch==1.7.1 cu101 torchvision==0.8.2 cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html安装就可以完成pytorch的安装了。
下面就是测试两个安装是否成功：
打开cmd命令行，键入python，然后分别导入tensorflow与pytorch，执行结果如下：
上图说明tensorflow pytorch cuda win10终于可以愉快的在一起了。
踩坑记录：
1.cuDNN8.0.x无法适配tensorflow2.2.0 CUDA10.1的，必须是7.x才行，我重装过！
2.Import torch时候遇到下面的错误：
代码语言：javascript复制caffe2_detectron_ops_gpu.dll makes import torch occur OSerrorXXXX是因为cuDNN的dll无法找到，或者无法适配，用正确版本，不行把cudnn64_7.dll拷贝到widnows的system32文件夹下肯定可以的。
