深度学习如何解决numpy、matpoltlb、seaborn版本互相冲突？

原来显卡驱动为CUDA11.0创建tensorflow-gup环境时，装了tensorflow-gup2.4.0，后为解决其他包的冲突升级为2.4.3，暂时相安无事。但由于没有关闭NVIDIA的自动升级，CUDA更新为12.0：

 起初，没有发现问题。但用着用着，就发现Numpy要配套1.19.5配套1.20.0以上的不行。可Numpy用1.19.5，matplotlib、seaborn和pandas又相互打架了：

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
seaborn 0.12.2 requires matplotlib!=3.6.1,>=3.1, but you have matplotlib 3.6.1 which is incompatible.

无奈之下，卸载tensorflow-gup2.4.3，重装tensorflow-gup2.6.0，解决了上述几个包的冲突，但新的冲突又来了。

安装tensorflow-gup2.6.0时，CUDA自动从11.0升级到11.2，cuDNN又不配套了。于是，下载与CUDA11.x配套的cuDNN，出现缺失zlibwapi.dll的错误。

网上找到zlibwapi.dll，并将其有环境变量指示的目录，虽程序能够运行，但仍出现错误错误：Could not load symbol cublasGetSmCountTarget from cublas64_11.dll. Error code 127。

下载与CUDA11.2配套的cuDNN，替代与CUDA11.x配套的，又将tensorflow升级为2.7.0。终于，消除了全部的错误！

总结：显卡驱动是不断升级的，但由于该驱动与其他程序互相绑定的，故建议关闭显卡的自动升级。如果出现提示，也不要轻易点击同意升级显卡驱动的按钮。最新的，不一定是最好的！