【发布时间】：2021-02-15 19:19:13
【问题描述】：
在过去的几年里，我一直在使用带有 Tensorflow1 的 Sonnet，但是随着 Tensorflow2.0 的引入，我转向了该系统。现在，我正在调试一些东西，我想回到 TF1 设置。自从我迁移到 TF2.0 后，我不再可以访问为 TF1 设置了 CUDA 的机器。所以我的问题是：
是否可以在 Windows 10 机器上安装 CUDA 以允许在 Tensorflow1.x 和 Tensorflow2.x 环境中工作？
【问题讨论】：
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查看 Tensorflow 1.15.0 和 Tensorflow 2.x 的软件要求列表。两个列表中是否有任何 CUDA 版本？如果支持的 CUDA 版本没有重叠，答案是“否”。否则，使用两个列表中出现的 CUDA 版本。这是一个 Tensorflow 配置问题，而不是一个 CUDA 编程问题，所以我将删除CUDA 标记。
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如果我是正确的，有重叠。我目前的设置有 CUDA 11，但确实使用了 CUDA 10 的某些驱动程序。
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每个 CUDA 版本都包含一组匹配的组件，并且每个 CUDA 版本所需的最低驱动程序版本如下所示：stackoverflow.com/a/30820690/780717
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这是否意味着基本的向后兼容性？对此不太确定，我非常感谢您的帮助。基本上，如果我理解正确，那么我的 CUDA 版本取决于我的 GPU。然后我安装的驱动程序取决于那个 CUDA 版本，它与 Tensorflow 版本本身没有太大关系。这是真的吗？
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每个 CUDA 版本都支持特定范围的 GPU 架构。你的 GPU 架构是什么？每个 CUDA 版本都需要最低驱动程序版本，但通常可以与更高的驱动程序版本一起使用。每个 CUDA 版本还在安装包中附带一个匹配的驱动程序。您的任务是：根据 TF 文档确定支持 TF 1.x 和 TF 2.x 的 CUDA 版本。安装该 CUDA 版本及其附带的驱动程序（这可能是您必须启用的选项）。
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