Tensorflow-gpuをインストールする際のCUDAとcuDNNの選び方

今回いろいろとtensorflow-gpuの導入に戸惑ったので備忘録
importしてもモジュールがありませんとやらでCUDAとCUDNNちゃんといれたのに！ってなってた。
結局はバージョンが対応してない者同士を入れていたせいなんだよね、当たり前だよね。
各種のダウンロードの仕方とcuDNNの移し場所はいろんな人が載せているのでそちらを参照するように。
#自分のtensorflow-gpuのバージョン確認
当方win10なのでプロンプトの方を使った

pip listで自分のバージョンを確認する

pip list

いろいろなバージョンが出てくるので目的のtensorflow-gpuを探す
今回は1.13.1だった
#対応バージョンの確認
CUDAとcuDNNにはそれぞれ対応したバージョンがあるらしい
↓対応したものが乗っている公式サイト
[https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems]
探してみるとtensorflow_gpu-1.13.1に合ったものはそれぞれCUDA10.0cuDNN7.4だった
これらを公式サイトからダウンロードして古いものをアンインストールしてからインスコし直した
ちなみに古いバージョンのcuDNNが欲しい時は公式ページの下の方にある
Archived cuDNN Releases
で過去のバージョンをダウンロードできるよ
#確認

sample.py

>>import tensorflow as tf
>>print(tf.__version__)
1.13.1

こんな風に表示出来たらおっけ
出来なかったらパスとか確認し直すといいかもね