由于需要跑前幾年論文的代碼，所以需要cuda多個版本切換沈自。
顯卡驅(qū)動酌儒、cuda和cudnn的關(guān)系
顯卡驅(qū)動和cuda并不一樣，顯卡驅(qū)動就是用來驅(qū)動顯卡的程序枯途，它是硬件所對應(yīng)的軟件忌怎。驅(qū)動程序即添加到操作系統(tǒng)中的一小塊代碼，其中包含有關(guān)硬件設(shè)備的信息酪夷。CUDA的本質(zhì)是一個工具包榴啸，是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行計算框架。
NVIDIA顯卡驅(qū)動和CUDA工具包本身是不具有捆綁關(guān)系的晚岭，也不是一一對應(yīng)的關(guān)系鸥印，只不過是離線安裝的CUDA工具包會默認攜帶與之匹配的最新的驅(qū)動程序，如果已經(jīng)安裝驅(qū)動腥例，可以選擇不進行安裝辅甥。我們可以在同一個設(shè)備上安裝很多個不同版本的CUDA工具包酝润，但是只需要安裝最新版本的顯卡驅(qū)動燎竖。
cuDNN是一個SDK，是一個專門用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速包要销，需要和cuda的版本進行對應(yīng)构回。
cuda、cuDNN安裝
查詢tensorflow各個版本需要的CUDA版本以及Cudnn的對應(yīng)關(guān)系的網(wǎng)址
安裝的cuda版本的查詢
nvcc -V
版本切換
版本切換可以通過改變環(huán)境變量來實現(xiàn)疏咐。
當最上面的環(huán)境變量是cuda11
改變cuda版本的順序
不過實際上纤掸，windows多個不同版本的CUDA使用時不需要切換，只要環(huán)境變量PATH中有相應(yīng)的CUDA路徑即可浑塞，無需手動切換借跪。tensorflow在運行的時候會自動在環(huán)境變量中尋找合適的CUDA版本，直到找到為止酌壕，如果沒有掏愁，則會報錯。
引用
tensorflow各個版本的CUDA以及Cudnn版本對應(yīng)關(guān)系
win10下安裝多個cuda(cuda9.0和10.0)卵牍，并自由切換版本
windows下同一個顯卡配置多個CUDA工具包以及它們之間的切換
