Nvidia Cudatoolkit 与 Conda Cudatoolkit

Posted 2023-02-23

【中文标题】Nvidia Cudatoolkit 与 Conda Cudatoolkit

【英文标题】：Nvidia Cudatoolkit vs Conda Cudatoolkit

【发布时间】：2020-04-19 03:20:08

【问题描述】：

到目前为止，我一直在使用 Tensorflow-GPU，通过 pip 以及 Nvidia 网站上的 Cuda 相关软件和 Nvidia 软件/驱动程序安装它强>。最近发现使用conda install tensorflow-gpu也会安装cudatoolkit和cudnn。

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

在我的第一个（之前的）环境中，conda list 显示我只安装了 TensorFlow（来自 PyPi），没有安装 cudnn/cudatoolkit，但一切正常。

另外，在我运行 conda install tensorflow-gpu 的新环境中，conda list 向我展示了 tensorflow-gpu 已与 cudatoolkit 和 cudnn 一起安装 Anaconda。在这种环境下，一切正常。

这是否意味着，如果我使用 pip 安装 TensorFlow，则仅需要从 Nvidia 的网站下载和安装 Cuda？

【参考方案1】：

如果使用 anaconda 安装 tensorflow-gpu，是的，它会在与 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旧 CUDA 级别。）

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

Anaconda 将始终安装 TensorFlow 代码编译后使用的 CUDA 和 CuDNN 版本。 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 在它们之间切换。 您不必在系统级别手动安装 CUDA 和 cuDNN。

与 pip install tensorflow-gpu 相比的缺点是，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，最新版本的 tensorflow 被添加到 pypi。

【讨论】：

您知道如果在主机操作系统上安装了 CUDA 会出现什么问题吗？ （在 conda 环境之外）

Anaconda 应该忽略 conda 环境之外的任何版本的 CUDA。它应该找不到它。

我没有任何错误。都安装了。我不确定它是否会被忽略。

我在 conda 之外安装 CUDA 时从未遇到过错误。 @william 在您建议的两种方法之间，哪一种会提供更好的性能？

我不希望 CUDA 的安装方式会影响性能。无论哪个版本提供最新版本的 CUDA，我都希望具有最佳性能。