显卡驱动版本、cudatoolkit版本、cudann版本、tensorflow

cudatoolkit和cudann的版本是有对应表的，下载的时候一定要对应上。但是强烈建议利用anaconda里的conda命令来匹配，它们总是会一对下载，真的不建议分开安装，之前网上很多很多教程都是分别去网站上下载安装的，应该是大佬们有独特的标准需求，我只求装好，所以tensorflow和pytorch都是用conda安装，然后把它们都匹配了。

显卡驱动版本一定要大于cuda版本。这么记，你得比它牛逼，才能驱动它嘛。总之，大于等于可以，小于就一定不行。

显卡驱动版本的查看方式：在桌面上右键——NVIDIA控制面板——帮助——系统信息(这个时候就能看到细节下面的程序驱动版本：比如442.19了)（网上常见的对应表也是用这个数字来比较，但我觉得不方便）——组件——3D设置里面的NVCUDA.DLL,最右边的产品名称，比如10.2.131（这个版本就是你安装的cudatoolkit版本的上限，你安装的cudatoolkit版本必须小于这个）如果你不想降低cudatoolkit的版本，那么就去升级驱动版本（推荐），百度一下很方便的：https://jingyan.baidu.com/article/e73e26c097a74f24adb6a796.html（如果升级后的版本还不够，那就去官网安装最新版：https://www.geforce.cn/drivers，在手动搜索驱动程序里选择合适的版本）

然后就是tensorflow版本和cuda版本的关系: https://www.tensorflow.org/install/install_sources#tested_source_configurations

显卡驱动版本>=对应的cudatoolkit版本