之前在跑的代码的时候，感觉不同版本的深度学习框架对cuda和cudnn的版本要求不同，也是在电脑上安装了多个版本的cuda，后来用了conda之后，在想是不是也可以在虚拟环境中安装不同的cuda和cudnn

前提是显卡的驱动要满足条件

在conda中安装cudatoolkit

conda install cudatoolkit=10.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/

linux 版本的，windows版本的要更换 -c 后面的镜像源
有些版本的cudatoolkit和cudnn会提示找不到，可以到https://anaconda.org/ 下载后，离线安装

在conda中安装cudnn

https://developer.nvidia.cn/zh-cn/cudnn查看cuda和cudnn版本对应关系（需要登录nvidia账号）

conda install cudnn=7.6.4 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/

同样是linux的，windows要更换镜像源。有人说cudnn不需要加版本号，会自动选择合适的版本，我没有尝试过。

安装其他包

正常安装tensorflow、pytorch等其他包

测试cuda可用
tensorflow可用cuda。 pytorch我一般使用集成cuda的包。所以不需要自己再安装cuda或者cudatoolkit了。前提是nvidia驱动程序的版本要符合要求。