1樓：雲卷雲舒
conda可以使用主機裡面的CUDA，也可以使用conda虛擬環境裡面的cudatoolkit。實際上有下面的兩種使用方式:
1)在主機上安裝CUDA開發包和cuDNN並配置環境變數，然後在conda裡面就可以不用安裝CUDA和cuDNN。但是這種方式對於tensorflow的相容性不是很好。。
2)在conda裡面使用cudatoolkit來代替CUDA
比如安裝tf1.12，則用conda安裝的命令如下:
conda create -n py36 python=3.6
conda install tensorflow-gpu=1.12 cudatoolkit
這種方式下，每個虛擬環境需要單獨安裝它所對應的cuda以及cudnn。當然我們在安裝過程中不需要指定cudatoolkit的版本，因為conda會解決這種版本依賴問題同時會自動安裝好CUDA所對應的cudnn。
注意:上述這兩種方式都需要主機已經安裝好顯示卡所需要的驅動。
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