我已经安装了 CUDA 工具包，为什么 conda 还要安装 CUDA？

Question

我已经在 ubuntu 中安装了 cuda 11.2 版和 CUDNN 8.1 版

cnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Nov_30_19:08:53_PST_2020
Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.67
Build cuda_11.2.r11.2/compiler.29373293_0

当我在conda环境安装tensorflow-gpu时，又是在安装cuda和cudnn。

• 为什么会这样。
• 如何阻止 conda 再次安装 cuda 和 cudnn？
• 我可以只使用我已经安装的 cuda 和 cudnn 吗？如果是，怎么做？

Answer 1

1. 为什么会这样？

Conda 希望管理您安装的所有软件包和所有它们的依赖项。其目的是，您实际上不必为他们在自己的频道中分发的任何软件包手动安装任何其他东西。如果 GPU 加速包需要 CUDA 运行时，conda 将尝试为其选择安装的 Python 包的版本选择并安装正确版本的 CUDA 运行时。

1. 如何阻止 conda 再次安装 cuda 和 cudnn？

你可能不能，或者至少不能不安装非功能性的 Tensorflow。但是请参阅here——conda 安装的只是必要的、正确版本的 CUDA 运行时组件，以使其 GPU 加速包工作。他们不能/不能安装的只是硬件的 GPU 驱动程序。

1. 我可以只使用我已经安装的 cuda 和 cudnn 吗？

你说你安装了 CUDA 11.2。如果您查看 conda 输出，您可以看到它想要安装 CUDA 10.2 运行时。正如您现在fully aware 一样，版本控制对于 Tensorflow 至关重要，并且需要 CUDA 10.2 的 Tensorflow 构建不适用于 CUDA 11.2。因此，即使您要阻止 conda 执行依赖项安装，也会存在版本不匹配，因此无法正常工作。

4. 如果是，怎么做？

见上文。