使用Conda进行Tensorflow 1.15 + CUDA + cuDNN安装

Question

我正在尝试使用Conda安装tensorflow-GPU1.15，以便轻松安装CUDA和cuDNN。问题是，检查官方网站的compatibility chart，我需要Python3.6，CUDA10.0和cuDNN 7.4。

通过conda search cudnn搜索Conda代表，它说没有cuDNN 7.4。有没有其他方法来安装所需的软件包？或者tensorflow 1.15也可以与其他版本的组合一起使用？

顺便说一句，Python3.6、tensorflow-GPU1.15和CUDA10安装正确，但如果没有cuDNN，我似乎无法正确使用GPU。我最近才开始使用Conda，所以可能有一种我没有意识到的直接方法。我的Conda版本是4.9.1 (miniconda版本)。

-更新

以防我在尝试conda create -n myenv -c conda-forge tensorflow-gpu=1.15时添加错误

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: - 
Found conflicts! Looking for incompatible packages.
This can take several minutes.  Press CTRL-C to abort.
failed                                                                                                                                                                                                                                        

UnsatisfiableError: The following specifications were found to be incompatible with each other:

Output in format: Requested package -> Available versions

Package _tflow_select conflicts for:
_tflow_select==2.1.0=gpu
tensorflow==1.15.0 -> _tflow_select[version='2.1.0|2.3.0|2.2.0',build='gpu|mkl|eigen']
Note that strict channel priority may have removed packages required for satisfiability.

Answer 1

我不确定这是否是问题所在，但我是通过以下方式安装的

conda create -n tensorflow1.15 python=3.5
conda activate tensorflow1.15
conda install cudatoolkit=10.0
conda install cudnn=7.3.1
pip3 install tensorflow-gpu==1.15

而且它似乎与GPU完美配合。我不知道cuDNN 7.3.1的工作方式是7.4。最好的方法是安装tensorflow和conda，但它给我一个错误，试图安装tensorflow-gpu=2.X。

此外，有趣的是，你可以用conda search -c nvidia <packageName>搜索CUDA和类似的官方安装程序。

Answer 2

我会通过conda而不是pip安装tensorflow，让conda自己处理所有的依赖关系。tensorflow的图形处理器版本可以在流行的conda-forge频道中获得：

conda create -n myenv -c conda-forge tensorflow-gpu=1.15