论文代码用的环境不同需要配置不同版本的pytorch、tensorflow、cuda、cudnn。

方法：

1、win10安装高版本（最好是最新的）的cuda

2、conda创建的虚环境中根据需要安装cuda、cudnn版本，即 conda install cudatoolkit=版本号，cudnn对应版本会跟随cudatoolkit一起安装。

注意：

1、cudatoolkit版本一定要低于本机安装的cuda版本，否则不兼容，高版本的cuda可以向下兼容。

（例如此时cuda版本显示的是本机cuda版本，而想要安装cudatoolkit=10.1安装不了，conda安装cudatoolkit=10.1会报一下信息）

  - feature:/win-64::__cuda==9.0=0
  - feature:|@/win-64::__cuda==9.0=0

Your installed version is: 9.0

2、一个虚环境只能安装一个版本的cuda。所以想要使用其他版本的cuda就要另外conda create 新环境，在新环境下conda install cudatoolkit=版本号。

本机cuda安装版本查看方法：NVIDIA控制面板->系统信息->组件->NVCUDA64.DLL

具体参考这篇：https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/108604536

ps：原来以为conda虚环境下的cuda、cudnn找的是本机安装的cuda，然而并不是。以后配置环境还是用虚环境比较方便。