關於CUDA CUDNN TensorFlow環境配置的事情，希望你能早點看到

安裝pytorch時 通過https://pytorch.org/ 選擇後複製命令下載更新

一定要找清楚python tensorflow cuda cudnn pytorch各個東西的版本對應關係，確定一個再進行環境配置的工作，從cuda出發再看cudnn 再看python 再看tensorflow 再看pytorch
anaconda也需要配置環境變數，通常在用base下的東西的時候，anaconda沒有問題，但是虛擬環境可能有問題
可以從git克隆的檔案，同樣可以在映象源中找到檔案下載下來就可以了
cuda驅動去nvidia官網下，主要看自己的GPU是哪個版本的就下哪個顯示卡
cudnn也要去官網下，需要配置環境變數
建立完虛擬環境後先下tensorflow2.1，當中會有個別包比較大，下載失敗都沒有關係，重新下就ok
清華的映象源下載的pytorch1.6是CPU版本的,下載pytorch去官網下
命令儘量用conda的命令pip可能導致某些奇奇怪怪的錯誤，因為conda會整體（各個報之間)檢查環境相容之類的問題
build wheel失敗的時候就直接在網頁上下載包pip install +wheel的絕對路徑