30系显卡-旧版本深度学习环境配置（pytorch1.9.0+cuda11.1、tensorflow1.15.5+cuda12.2）_cuda12.2,tensorflow

pytorch1.9.0+cuda11.1

踩坑背景

BERN2推荐pytorch1.9.0+cuda10.2

1. cuda的坑：30系显卡不支持cuda11以下版本，安装了10.2看似available，实则无法进行运算；
2. pytorch的坑：根据官方推荐命令安装pytorch1.9.0+cuda11.3，结果安装的是cpu版本的pytorch。。。

解决方法

查看仓库列表之后，安装了pytorch1.9.0+cuda11.1
conda install pytorch==1.9.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch

安装的时候，源还是有问题，加了几个源才搞定

重点

1. cuda和pytorch最好一起安装，用conda env进行版本管理。
2. 显卡驱动是系统层面的，向下兼容，安装最新的就行。
3. cudnn在nvidia官网下载安装（ 不装也能跑，装了能加速）。
4. windows有些仓库不太兼容，用ubuntu子系统跑。

tensorflow1.15.5+cuda12.2

踩坑背景

用于Bert-as-sevice，仓库不适用于tf2.0版本以上

解决方法

https://github.com/NVIDIA/tensorflow
NVIDIA官方维护仓库，会自动安装tf1.15.5、cuda和cudnn。

# 需要python3.8
pip install --user nvidia-pyindex
pip install --user nvidia-tensorflow[horovod]
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