在深度学习开发时，有时候使用的tensorflow版本、pytorch版本不同，所需要要的cuda版本也不相同。需要在不同的时候方便切换。
1、cuda、cudnn下载都已经略过，直接上节目，可以查看我以前的文章
http://t.csdn.cn/2PSkg
2、cuda安装，这里我们采用的是自定义安装，当前安装的cuda9.0，以前安装的是cuda11.1。这里只安装了cuda，其他组件都没有安装
3、安装cuddn，正常安装到v9.0的安装目录中
4、修改系统环境变量
其中CUDA_PATH表示系统正在使用的cuda版本，下面两个是系统中现在存在的版本，
通过修改CUDA_PATH当前的变量的值，实现对cuda的便捷切换。切换后一定要重启电脑
当然还有修改Path变量的值，
正常是绝对路径，将多余的cuda配置路径全部删除，并使用%CUDA_PATH%这个变量配置相对路径，下次修改时不需要再次修改这里。
