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作者：小白学视觉

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导读

环境配置是做深度学习的第一步。本文为读者带来从零开始配置深度学习环境，包括主流框架：Pytorch、TensorFlow、Keras，整个流程可供读者参考。

最近刚入了3090，发现网上写的各种环境配置相当混乱而且速度很慢。所以自己测了下速度最快的3090配置环境，欢迎补充！

基本环境（整个流程大约需要5分钟甚至更少）


py37或py38cuda11.0cudnn8.0.4tf2.5（tf-nightly）或 tf1.15.4pytorch1.7keras2.3

（1）官网下载，安装显卡驱动：


bash NVIDIA-Linux-x86_64-455.23.04.run

（2）安装Anaconda并换源


bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.shvim ~/.bashrcexport PATH=/home/XXX/anaconda3/bin:$PATH（XXX为自己的用户名）（在文件末尾处添加该语句）source ~/.bashrc
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/conda config --set show_channel_urls yes之后vim ~/.condarc，把defaults删掉

（3）创建虚拟环境，一般用py37或py38（以下都在虚拟环境中操作）


conda create -n exp38 python==3.8conda activate exp38

（4）安装cuda11.0和pytorch1.7（不用再conda install cudatoolkit==11.0）

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11

（5）安装cudnn8（因为conda还不支持cudatoolkit=11中下载cudnn）

从https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cudnn，解压后进入cuda/lib64路径下，把里面所有文件拷入对应虚拟环境（exp38）的lib中

（6）装tf2.5（不要装tensorflow-gpu==2.4.0rc0，会报错'NoneType' object has no attribute 'TFE_MonitoringDeleteBuckets'）

pip install tf-nightly-gpu -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.compip install tf-nightly -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

（7）装tf1.15.4

此处参考这位大佬的tf1.15.4安装步骤
https://blog.csdn.net/wu496963386/article/details/109583045?utm_medium=distribute.wap_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.wap_blog_relevant_pic

pip install google_pasta-0.2.0-py3-none-any.whl nvidia_cublas-11.2.1.74-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl nvidia_cuda_cupti-11.1.69-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl nvidia_cuda_nvcc-11.1.74-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl nvidia_cuda_nvrtc-11.1.74-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl nvidia_cuda_runtime-11.1.74-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl nvidia_cudnn-8.0.4.30-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl nvidia_cufft-10.3.0.74-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl nvidia_curand-10.2.2.74-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl nvidia_cusolver-11.0.0.74-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl nvidia_cusparse-11.2.0.275-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl nvidia_dali_cuda110-0.26.0-1608709-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl nvidia_dali_nvtf_plugin-0.26.0+nv20.10-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl nvidia_nccl-2.7.8-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl  nvidia_tensorrt-7.2.1.4-cp36-none-linux_x86_64.whl tensorflow_estimator-1.15.1-py2.py3-none-any.whl nvidia_tensorboard-1.15.0+nv20.10-py3-none-any.whlnvidia_tensorflow-1.15.4+nv20.10-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

（8）装keras2.3

pip install keras==2.3 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

（9）测试（使用cuda10.2也可以测试使用gpu，但貌似不能把数据写入gpu）

pytorch

tensorflow-2.5或1.15.4

keras（测试需要改部分源码_get_available_gpus()）


import tensorflow as tfimport keras.backend.tensorflow_backend as tfbackprint("tf.__version__ is", tf.__version__)print("tf.keras.__version__ is:", tf.keras.__version__) def _get_available_gpus():    if tfback._LOCAL_DEVICES is None:        devices = tf.config.list_logical_devices()        tfback._LOCAL_DEVICES = [x.name for x in devices]    return [x for x in tfback._LOCAL_DEVICES if 'device:gpu' in x.lower()]tfback._get_available_gpus = _get_available_gpus
from keras import backend as KK.tensorflow_backend._get_available_gpus()