1樓：
主要看更新的tf-GPU版本與cuda和cudnn版本是否匹配，一般情況下要謹慎更新。目前我通過Python虛擬環境同時安裝了tf1.14和tf2，共用cuda10.
0和cudnn7.4庫，以滿足不同的需求，解決歷史問題。我覺得很長時間我都不會去更新了，解決依賴問題會很頭疼。
tensorflow各個版本的CUDA以及cuDNN版本對應關係，供參考。
Linux下
Windows下
2樓：
需要重新安裝對應版本的cuda和cudnn，tensorflow-gpu每個版本都有對應的cuda和cudnnn版本要求。使用tensorflow時如果呼叫了GPU，會自動檢查系統可用的cuda和cudnn版本，如果對不上就無法使用GPU。
另外系統可用的cuda cudnn 的最高版本也依賴於顯示卡型號和驅動版本，cuda和驅動的對應版本在
CUDA Toolkit Documentation最後，好像沒有一鍵公升級的命令，得手動安裝。
更新提公升
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