手动安装与conda安装tensorflow-gpu

Question

主要要求Ubuntu 16.04/18.04。将CUDA和cuDNN与conda中的tensorflow-gpu (conda install tensorflow-gpu)一起安装，然后手工安装，然后使用pip，有什么区别？这是否意味着CUDA和cuDNN只在调用conda install tensorflow-gpu的环境中可用？另外，为什么有些人在安装-c标志时使用它呢？

Answer 1

显然，所有的Cuda和CuDnn库都包含在Anaconda的包中，根据这个家伙的说法：https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-To-Install-CUDA-10-together-with-9-2-on-Ubuntu-18-04-with-support-for-NVIDIA-20XX-Turing-GPUs-1236/

您不需要安装CUDA 10 if；您是一个在代码库中使用CUDA 9.x或更早版本的开发人员，并且没有任何引人注目的新特性需要冒险破坏应用程序来尝试。见发布说明。您正在使用Python机器学习框架并使用Anaconda。大多数框架都有来自Anaconda的最新构建，其中包括所需的CUDA库，也就是说，您不必安装所需的包之外的任何内容。您正在使用的GPU加速软件包，只依赖CUDA运行时支持显示驱动程序。这包括大多数“准备使用”或商业软件。你不知道什么是数据自动化系统。那样的话，好吧，谢谢你看我的帖子。我希望你喜欢它，并从中学到一些东西。

查看以下建议：https://towardsdatascience.com/tensorflow-gpu-installation-made-easy-use-conda-instead-of-pip-52e5249374bc

他说，只需创建一个类似于conda create --name tf_gpu tensorflow-gpu的conda，其中tf_gpu是env名称，tensorflow-gpu是包含cuda和cudnn的env。将其分解为单独的命令，如下所示：

conda create --name tf_gpu
activate tf_gpu
conda install tensorflow-gpu