解決could not load dynamic liabrary 'cudart64_100.dll'錯誤與tensorflow-gpu的版本更新

問題:
開始安裝的tensorflow-gpu版本是2.0.0的,運行的時候報錯could not load dynamic liabrary ‘cudart64_100.dll’,原因是我的nvidia的驅動更新後是cuda10.1的,而安裝的2.0.0版本的tensorflow配套安裝的cudatookit,cudnn都是與cuda10.0匹配的,因爲從一開始我就應該安裝與我cuda10.1相匹配的2.1.0的tenseorflow-gpu
解決方案:
記錄踩的坑,開始我自然想到去更新tenseorflow-gpu,用的命令是pip install --upgade tensorflow 結果報錯Could not install packages due to an EnvironmentError,根據提示在命令中添加了–user,結果裝是裝了,但有警告,是裝到了別的地方,C:\Users\Admin1\AppData\Roaming\Python\Python37\Scripts,不在用anaconda創建的虛擬環境裏,所以報不在環境變量裏,然後我又去添加環境變量,這樣的話,顯然虛擬環境中還存在着2.0.0的版本,在python環境下導入tensorflow呢,又報了一大串錯誤,我意識到這樣裝肯定是有問題的,他根本就沒在我創建的虛擬環境下嘛
我先是把這個裝在別的地方的2.1.0版本給卸了,接着還想把2.0.0的版本給卸了,以便裝2.1.0的,但是心裏不樂意,卸了重裝不是太low了嗎,我還用原來安裝的命令conda install tensorflow-gpu==2.1.0,我想,開發者設計此命令時難道不先檢測環境中有無其他版本,不能在安裝過程中更新嗎,事實上如我所料

2.0.0版本的tensorflow -gpu和對應的cudatookit,cudnn均被更新,done!