win10下Tensroflow，Pytorch不能用GPU（亲测有效）

一开始pytorch能用，TensorFlow不可，为了TensorFlow鼓捣一会后，发现Pytorch也不能用了，查了许多办法博客发现是版本不匹配问题，尤其是Cuda版本10.0之后就不太能用了。为了让这俩都能用，在踩了一天坑之后终于二者能用了
Tf:

local_device [name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 13499161877976432008
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 6596275077
locality {
  bus_id: 1
  links {
  }
}
incarnation: 9384617766038539461
physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce RTX 2070 SUPER, pci bus id: 0000:26:00.0, compute capability: 7.5"
]

import torch

print(torch.cuda.is_available())

输出：

True

******解决方法：：：：

先检测Tensorflow能否用GPU

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

若返回

False

则按下面几步纠错

一

查看cuda版本号是否过高，10.0以上Tensorflow不能用gpu，可以在cmd中用nvcc -V查看；输出如下release：

二

如果超过10.0则在控制面板—程序和功能中卸掉除下面仨之外的带Naive眼的程序

然后在官网下载
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

Cuda和Cudnn按下面博客步骤安装完成后即可

安装cuda 和 安装cudnn

三

Tensorflow我下的1.14.0版本
在Terminal输入

pip install tensorflow-gpu==1.14.0

**

然后是pytorch

**
按上面方法弄完10.0的cuda和7.6.1.34之后下载pytorch1.12.0版本就欧克了；
在Terminal输入

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

等等等下载完再用pytorch就行了。

总结

win10+10.0版本cuda+7.6.1.34版本cudnn+1.12.0pytorch+1.14.0版本Tensorflow.