最近一年多时间里，陆续安装了几块4090显卡。在不同的机器上下载CUDA驱动时，有时选择了11.8版本，大多数时候选择的是12.x的版本。平时开发大部分时间使用pytorch，偶而使用tensorflow。每次安装Tensorflow时都需要折腾很长时间。出现的问题要不是上面找不到某些cudart64_110.dll的错误，要不其它的一些问题。在Win11和WSL2上都存在问题。

在新开的窗口中，在左侧选择Conda Environment，右侧点击Use existing environment。再点击下面的Use existing environment下拉框，将所有的Conda环境全部列出来。前些天想把一个Conda环境引用到PyCharm项目里，一时在PyCharm找不到Conda环境的名称。在网上搜了下，问了下大模型，也没有直接的结果。后面试出来了，记下来。2、在

在升级tensorflow到2.10.1过程中，出现keras导入时出错问题，在网上进行了几个小时的搜索，没有找到好的解决方案。大体的解决思路是tensorflow与keras的版本不兼容。实际问题解决后，确实是这个原因。在网上查找的tensorflow对应的版本都比较低，这里可以使用的版本是：tensorflow为2.10.1，keras的版本为2.10.0。先安装keras, 再安装tenso

基础环境安装 我的电脑上有很多环境，为不影响其它正常环境，决定创建新的环境。创建完成后只有3个文件。在此基础上，开始安装所需要的基础内容：Cuda，Pytorch，以及与notebook共用的环境。Pytorch+Cuda安装 由于经常安装环境，对于Pytorch+Cuda，我的使用的是下面的命令，并且我的机器上已经有缓存，安装起来很快。Pytorch的安装相比tensorflow麻烦很多，不同的