如何解决显卡无法支持低版本cuda问题

Question

我的显卡是3060，TensorFlow版本为1.5.0，支持的cuda版本为10.0，但是3060显卡已经不支持cuda10.0了，能不能conda创建虚拟环境，然后在里面下载cuda10.0，这样3060能跑gpu的1.5.0TensorFlow吗。求答疑解惑

Answer 1

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解决显卡无法支持低版本cuda问题

你遇到的问题是，TensorFlow 1.5.0 需要 CUDA 10.0，但你的 NVIDIA 3060 显卡已经不支持 CUDA 10.0 了。解决这个问题的一种方法是使用 conda 创建虚拟环境，然后在这个环境中安装 CUDA 10.0。

以下是步骤：

1. 安装 Anaconda 或 Miniconda
2. 创建一个新的虚拟环境，例如 conda create --name tf10 python=3.8
3. 激活虚拟环境，例如 conda activate tf10
4. 安装 CUDA 10.0，例如 conda install -c nvidia cudatoolkit=10.0
5. 安装 TensorFlow 1.5.0，例如 conda install tensorflow=1.5.0
6. 在虚拟环境中使用 TensorFlow，例如 python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

这样，你就可以在虚拟环境中使用 TensorFlow 1.5.0，哪怕你的实际环境中没有安装 CUDA 10.0。

需要注意的是，这个方法需要占用更多的磁盘空间，因为你需要安装两个版本的 CUDA 和 TensorFlow。