Ubuntu20.04+python3.8.13+cuda11.2+tensorflow-gpu2.10+pytorch1.10（ubuntu18.04系统奔溃，重新安装环境经验）

conda 4.14.0

tensorflow 环境

Python 3.8.13 +cuda11.2 +tensorflow-gpu2.10.0+keras2.10.0

pytorch环境

python3.8.13+cudatoolkit11.3+pytorch1.10.0+torchvision0.11.0+torchaudio0.10.0

安装心得：

1、nvidia 驱动不一定需要安装，因为安装完ubuntu20.04就已经有驱动了，可能新系统自带的

2、基础库文件matplotlib不需要提前安装，因为conda 中还会再自己安装一遍

3、cuda cudnn要严格安装官方的 tensorflow 版本要求去安装，否则不能用tensorflow

4、安装conda 4.14.0时，如果python3.8不行，就用3.7，然后回头使用conda create -n tensorflow-name python=3.8 创建环境前，需要再安装3.8.这里使用3.8的原因时与pytorch 1.10匹配

6. 安装 conda install tensorflow-gpu 安装慢，需要添加源 ~/.condarc,或者出现失败，从提示的连接寻找离线下载安装

7、由于tensorflow-gpu 支持的cuda版本不一致，所以要重新新建pytorch环境

8、使用conda install pytorch官方的命令下载，一定要带cudaToolkit 后面的 -c 可以不要，否则强制从conda官网下载会很慢，不会从我们的源下载，后面的forge要加上。多说一句，尽量用官方的conda install pytorch 语句下载安装pytorch 和 cudaTookit，我自己不会安装两套cudakit,哈哈

9、如果conda install torch torchvision torchaudio在线安装不了，可以离线安装

10、pytorch和tensorflow是两套深度学习架构，一定要建设两个环境，因为他们要求的cuda不一样

11、python 一定要用3.8,哈哈，趟坑教训15天哦

12、尽量不要nvidia官网安装两套cuda,可能安装完毕，启动不了重复登录哦