MX150显卡，anaconda怎么安装tensorflow—GPU版本？两天爬坑速成版

首先，显卡：MX150；IDE：anaconda这两样；NVIDA图形驱动版本：去官网搜索安装，某些教程没有讲这点，但是这里这点很重要，因为其他教程是要自己安装CUDA和CUDNN的，这个貌似要科学上网才能安装，在安装CUDA的时候会自动匹配CUDA安装NVIDA图形驱动。注意：NVIDA图形驱动版本不仅要符合显卡，还要符合CUDA，所以某些人（向我之前）的CUDA是10.0，而NVIDA图形驱动版本是387.xx的，就会出现显卡驱动和CUDA不匹配的问题。这个问题需要自己安装NVIDA图形驱动。

 

回归正题：怎么在MX150上使用anaconda 安装tensorlow_gpu版本:

参考1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59109217

（注意，上面这个要科学上网的；并且不能使用清华镜像，要还原默认镜像不然安装的CUDA和CUDNN版本不符合）

怎么还原默认源：

参考2：https://blog.youkuaiyun.com/sean2100/article/details/80998643

 

常见问题：

1：CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

这是因为，参考1上面的命令会自动帮你安装cuda，但是图形驱动不会帮你安装，（不同于在官方上面安装CUDA会自动帮你安装图形驱动）

所以解决方法是去官网搜索符合CUDA10.0（这是参考1的版本）的图形驱动。

下面是各版本CUDA对图形驱动的要求，图源

参考3：https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9791365.html

可能一些人不清楚后面的数字啥意思，如图，这是我安装的图形驱动，那个就是后面的数字了

 

 

MX150：anaconda+pytorch_gpu版本

1、anaconda安装：

https://www.jianshu.com/p/d3a5ec1d9a08

2、图像驱动安装（这里是MX100系列的MX150显卡的图像驱动，其他显卡同理）

https://www.geforce.cn/drivers

 

 

3、创建虚拟环境：

4、安装cuda,cudnn,pytorch，为了安装速度快一点，使用清华镜像源https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

从清华源官网声明可以知道怎么做。

首先执行conda config --set show_channel_urls yes

然后，在C盘（电脑系统盘）找到.condarc文件，复制如下内容进去：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

 

然后安装

cuda cudnn pytorch：

安装cuda：（注意看清楚pytorch官网所支持的cuda版本）如下图，只有9.2，10.1。虽然我不知道10.2和10.1会不会冲突，但是别傻傻地安装就是了。

conda install cudatoolkit=10.1

 

安装cudnn：（注意CUDnn要和cuda版本对应，怎么查对应呢，https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download）

conda install cudnn==7.6.5