- cuda
- cuDNN
- python
- pycharm
- anaconda
1、查看显卡所支持的CUDA版本
查看电脑显卡型号
在NVIDA官网列表中，地址：https://developer.nvidia.cn/zh-cn/cuda-gpus，查看自己的显卡型号是否在NVIDA列表中，若存在则可以下载cuda实现GPU加速
通过“NVIDIA控制面板”查看GPU显卡所支持的CUDA版本，打开NVIDIA控制面板后点击左下角的“系统信息”
蓝色圈内即为当前显卡最高支持的CUDA版本
2、tensorflow、CUDA、cuDNN版本对应
进入tensorflow官网查看匹配版本，地址：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
假设我要安装tensorflow2.3.0（CUDA应在自己显卡最高支持的CUDA版本以下），那么相对应的CUDA版本为10.1、cuDNN版本为7.6、 Python 版本为3.5-3.8
如下图所示：
