Nvidia Cudatoolkit 与 Conda Cudatoolkit

Question

到目前为止，我一直在使用Tensorflow-GPU，方法是使用pip和 Cuda 相关软件以及来自Nvidia 网站的Nvidia 软件/驱动程序安装它。最近，我发现 usingconda install tensorflow-gpu还安装了cudatoolkit和cudnn。

那么，这些（由 conda 提供的）与我从 Nvidia 网站下载的那些有什么不同？

在我的第一个（以前的）环境中，conda list显示我只安装了 TensorFlow（来自 PyPi）而没有安装 cudnn/cudatoolkit，但仍然一切正常。

此外，在我跑了一个新的环境conda install tensorflow-gpu，conda list给我tensorflow-GPU已经与一起安装cudatoolkit和cudnn的蟒蛇。而且在这种环境下，一切正常。

那么这是否意味着，只有在我使用 pip 安装 TensorFlow时才需要从 Nvidia 的网站下载和安装 Cuda ？

Answer 1

如果使用 anaconda 安装 tensorflow-gpu，是的，它将在与 tensorflow-gpu 相同的 conda 环境中为您安装 cuda 和 cudnn。您只需要自己安装最新的 nvidia 驱动程序（以便它适用于最新的 CUDA 级别和您使用的所有较旧的 CUDA 级别。）

这比 pip install tensorflow-gpu 方法有很多优点：

1. Anaconda 将始终安装 TensorFlow 代码编译使用的 CUDA 和 CuDNN 版本。
2. 您可以拥有多个具有不同级别 TensorFlow、CUDA 和 CuDNN 的 conda 环境，只需使用 conda activate 即可在它们之间切换。
3. 您不必在系统范围内手动安装 CUDA 和 cuDNN。

与 pip install tensorflow-gpu 相比，缺点是最新版本的 tensorflow 会在 Anaconda 能够更新 conda 配方并发布其最新 TensorFlow 版本的构建之前几周被添加到 pypi。

Answer 2

Nvidia 现在有conda 的官方频道。软件包名称为 nvidia/cuda。我更喜欢 conda，因为它可以更轻松地管理不同的 cuda 环境。

我发现缺少的conda-forge/cudatoolkit是 nvcc，我猜想其他一些用于编译但不运行环境的实用程序也丢失了。

这篇文章说conda-forge/cudatoolkit-dev会安装nvcc，但我没有尝试过。