tensorflow+pytorch安装

想配置一个tensorflow+pytorch的环境，辛辛苦苦把tf配置好了结果pytorch又用不了了，真是按下葫芦起了瓢。
安装版本如下：

• tensorflow-gpu 2.4.1
• pytorch 1.7.1
• torchvision 0.8.2
• torchaudio 0.7.2
• cudatoolkit 10.1
• cudnn 7.6.5

Tensorflow

我用的是conda进行安装，貌似pip安装tensorflow的时候要自己下载各种依赖还有cudatoolkit，用conda相对来说一劳永逸一点。

conda install tensorflow-gpu

现在的tensorflow已经不区分cpu版和gpu版了，理论上来说conda install tensorflow也可以，但是貌似这样不会帮你安装cudatoolkit，所以还是老老实实加上-gpu的后缀吧。
这行命令会帮你安装好tensorflow、cudatoolkit、cudnn
验证一下：

import tensorflow as tf
import os
os.environ[\'CUDA_VISIBLE_DEVICES\']=\'0\'
print(tf.test.is_gpu_available())

结果是True，证明TF已经安装好了

Pytorch

pytorch版本最好是要和上面安装的cudatoolkit对应，我安装的是cudatoolkit10.1，在pytorch官网可以找到对应的版本为pytorch=1.7.1 torchvision=0.8.2 torchaudio=0.7.2
同样的用conda进行安装，不过这里由于已经安装好了cudatoolkit了，因此不需要再次下载cudatoolkit

conda install pytorch=1.7.1 torchvision=0.8.2 torchaudio=0.7.2 -c pytorch

其中’-c pytorch’指定的是下载的源，我这里pytorch的源指定的是北外的镜像 https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud 下载起来也很快。镜像源的设置具体可以看我另一篇关于北外镜像源的博客：

其他问题

我发现pip下载的pytorch并不会安装cudatoolkit，而是把cuda集成在了pytorch的包中（？）
这是另一个虚拟环境中用pip安装的pytorch版本
不知道这样是不是可以避免和环境中的cudatoolkit的版本的冲突呢，欢迎大佬解答