Tensorflow 1.15 + CUDA + cuDNN 使用 Conda 安装

Question

我正在尝试使用 Conda 安装 tensorflow-gpu 1.15，以便轻松安装 CUDA 和 cuDNN。问题是查看官网的兼容性图表我需要python 3.6、CUDA 10.0和cuDNN 7.4。

通过conda search cudnn它搜索 Conda 代表说没有 cuDNN 7.4。有没有其他方法可以安装所需的软件包？或者也许 tensorflow 1.15 也适用于其他版本的组合？

作为旁注，python 3.6、tensorflow-gpu 1.15 和 CUDA 10 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，所以也许有一种我没有意识到的直接方法可以做到这一点。我的 Conda 版本是 4.9.1（miniconda 版本）。

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以防万一我在尝试时添加错误conda create -n myenv -c conda-forge tensorflow-gpu=1.15：

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，但我安装了以下方式

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

它似乎与 GPU 完美配合。我不知道 cuDNN 7.3.1 像 7.4 一样工作。最好的方法是用conda安装tensorflow，但是它给我一个尝试安装tensorflow-gpu=2.X的错误。

另外也许有趣的是，您可以使用conda search -c nvidia <packageName>.

Answer 2

我会conda通过安装tensorflow来让自己处理所有依赖项conda，而不是pip。GPU 版本的张量流可以在流行的conda-forge频道中找到：

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