conda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu）、pytorch
- 操作实例
* - cuda安装
– - cudnn安装
– - 确定tensorflow对应的cuda和cudnn版本
- 注意1
- 注意2
- 注意3 conda虚拟环境安装CUDA路径
- 注意4 conda install临时用国内源
- 注意5 conda install加上官方默认源
参考：https://blog.csdn.net/qq_37774098/article/details/109895048
https://bbs.cvmart.net/topics/3514
操作实例
显卡驱动安装适合本机显卡的最新版本。
cuda安装
1 确定cuda版本
安装好显卡驱动后，使用nvidia-smi命令可以查看这个显卡驱动可以安装的最高的cuda版本是多少，如下：
Driver Version: 461.40 表明当前驱动版本是461.40
CUDA Version: 11.2 表明当前驱动可以安装的cuda最高版本是11.2
上面虽然显示的当前驱动版本461.40可以安装的cuda最高版本是11.2，但是我们还不能直接就认定我们就安装cuda 11.2，还需要查看pytorch的版本要求，比如我想安装pytorchv1.8.0，如下：
pytorchv1.8.0 要求的cuda版本是11.1，那我就可以确定安装cuda11.1
; 2 在conda环境中安装cuda
conda search cudatoolkit
conda search cudatoolkit --info
conda install --use-local H:\装机软件\deeplearningsoftware\cudatoolkit-11.1.1-heb2d755_7.tar.bz2
cudnn安装
确定cudnn版本
在cudnn仓库中找到适用于某个cudatoolkit版本的cudnn版本
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
适用于CUDA 11.1 的 cudnn 有多个版本。
查看conda仓库中有哪些cudnn版本：
conda search cudnn
conda search cudnn --info
确定tensorflow对应的cuda和cudnn版本
在tensorflow官网——安装——cuda支持可以查看
在此处有关于cuda和cudnn的版本支持说明，请注意这句话 这些安装说明适用于最新版 TensorFlow。如需了解可用于旧版 TensorFlow 的 CUDA® 和 cuDNN 版本，请参阅经过测试的构建配置。
经过测试的构建配置链接中包含如下说明表：下面仅展示了linux下的，当然也有windows下的，这里就不展示了
回到上面那句话这句话 这些安装说明适用于最新版 TensorFlow。如需了解可用于旧版 TensorFlow 的 CUDA® 和 cuDNN 版本，请参阅经过测试的构建配置。我们来查看 这些安装说明适用于最新版 TensorFlow。下面说明了，TensorFlow 支持 CUDA® 11.2（TensorFlow 2.5.0 及更高版本）， CUDA® 11.2 要求 450.80.02 或更高版本，cuDNN SDK 8.1.0 cuDNN 版本。
; 注意1
在conda环境中，可以直接用conda装cuda和cudnn，缺点是conda源中没有全部版本的cuda和cudnn，而且更新较慢。
conda search cuda
conda search cudnn
conda install cuda
conda install cudnn
注意2
和安装tensorflow不同的是，pytorch官网介绍的安装命令附带了下载和安装cuda，但是没有附带cudnn，所以还需要额外安装cudnn。
如下：
按照上面的命令安装好（不用conda安装cudnn）之后，使用网上的”检测pytorch的gpu是否可用的命令”检测时显示gpu可用，但是没有cudnn，所以还是不能用。
https://blog.csdn.net/weixin_42788078/article/details/103116903
https://www.jianshu.com/p/bdb91eeb8f16
所以要用conda命令安装cudnn
https://blog.csdn.net/qq_37774098/article/details/109895048
安装torch和torchvision时候，使用pip命令，不要用conda命令，很容易断掉
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
注意3 conda虚拟环境安装CUDA路径
https://blog.csdn.net/Mr__George/article/details/102972958
注意4 conda install临时用国内源
conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/
conda install cudnn=7.1.4 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/
Windows下使用：
conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
注意5 conda install加上官方默认源
conda install -c conda-forge cudatoolkit=9.0
Original: https://blog.csdn.net/LIWEI940638093/article/details/113811563
Author: xianglingliwei
Title: 在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu）、pytorch
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