本文把许多深度学习相关环境配置、版本查询和镜像源配置的基础操作都统一整理出来，提升实际操作的效率。包括 cuda、cudnn、nvidia驱动版本、linux内核版本的对应，pytorch、tensorflow、paddle对应的cuda、cudnn版本。以及 conda源配置， docker中conda源配置。pip配置文件的查找和pip源的修改。

深度学习加速框架onnxruntime-gpu的环境依赖，pytorch转onnx环境，最近遇到2080ti显卡的训练与部署环境，迁移到3090显卡的机子上面，由于30系显卡需要nvidia cuda11版本以上才支持，原先的驱动比较老了只能支持cuda10.2。根据当前的版本情况，本文记录一下pytorch转onnx，用onnxruntime-gpu进行部署的一些版本依赖。附上cuda10.1与

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本文把许多深度学习相关环境配置、版本查询和镜像源配置的基础操作都统一整理出来，提升实际操作的效率。包括 cuda、cudnn、nvidia驱动版本、linux内核版本的对应，pytorch、tensorflow、paddle对应的cuda、cudnn版本。以及 conda源配置， docker中conda源配置。pip配置文件的查找和pip源的修改。

深度学习加速框架onnxruntime-gpu的环境依赖，pytorch转onnx环境，最近遇到2080ti显卡的训练与部署环境，迁移到3090显卡的机子上面，由于30系显卡需要nvidia cuda11版本以上才支持，原先的驱动比较老了只能支持cuda10.2。根据当前的版本情况，本文记录一下pytorch转onnx，用onnxruntime-gpu进行部署的一些版本依赖。附上cuda10.1与