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今天恰好在琢磨这个，直接用 conda 新建一个环境啊，在环境里下载自己想要的版本，cuda 也可以选择版本这里去找（一般是 8-11 选吧） https://anaconda.org/search?q=cuda，不会影响本机的。
实验室的机子太多人用了，我就用了 Google Colab，但是这个上面也是坑。如果你不用 conda 的话，用 Google Colab 去搭建学习环境还是可以的。我一般就是在上面跑 GNN 。
我推荐直接装个 Ubuntu 来操作，wsl 还可能遇上各种坑。
Python 版本你可以用 pyenv 来进行管理。
- Windows 别想了。本体用 TensorFlow / PyTorch 可能会有各种奇怪的问题，因为你这真的是小众平台很少有搞学术这么做的，碰到问题不好解决。而 WSL/WSL2/虚拟机都是不可能用 CUDA 的，无解。
- Linux 下用 Docker 启动 CUDA + TensorFlow 是可能的。我在实验室这么干了好几年了，不然我们实验室那么多人用服务器，每个人环境都不同，我得管死。
Windows 的 docker 用不了 CUDA，wsl2 的 CUDA 支持我记得还在内测，如果 Linux 环境是必需的那就只能物理机装上 Linux 系统，如果不是，用 conda 装 Python 对应版本和 CUDA 是最简单的。
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