一、前言

最近几天，由于需要安装新的深度学习环境，我对当前的版本匹配和安装方式进行了记录。

由于安装环境需要版本匹配，因此在不知道各种环境的匹配情况就下载CUDA等组件会出现浪费时间和流量的行为。

二、深度学习版本匹配

1.Python 3.7（Anaconda3 5.3.0） + CUDA 9.0/CUDA 10.0

Tensorflow 1.13以上

pytorch 0.4.0以上

2.Python 3.6 （Anaconda3 5.2.0）+ CUDA9.0

TensorFlow 1.8.0

Pytorch 0.4.0以上（torchvision 0.2.1）

3.Python 3.5 + CUDA8.0

TensorFlow 1.3.0

三、各种深度学习必要组件的下载地址和截图

1.Anaconda：https://repo.anaconda.com/archive/

2.CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

3.cuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

4.TensorFlow(清华镜像）：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/

5.Pytorch：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

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