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筆者中山大學研究生，醫學生+計科學生的集合體，機器學習愛好者。
最近剛入了3090，發現網上寫的各種環境配置相當混亂而且速度很慢。所以自己測了下速度最快的3090配置環境，歡迎補充！
基本環境（整個流程大約需要5分鐘甚至更少）
py37或py38cuda11.0cudnn8.0.4tf2.5（tf-nightly）或 tf1.15.4pytorch1.7keras2.3
（1）官網下載，安裝顯卡驅動：
bash NVIDIA-Linux-x86_64-455.23.04.run
（2）安裝Anaconda並換源
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.shvim ~/.bashrcexport PATH=/home/XXX/anaconda3/bin:$PATH（XXX爲自己的用戶名）（在文件末尾處添加該語句）source ~/.bashrcconda 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-forgeconda 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之後vim ~/.condarc，把defaults刪掉
（3）創建虛擬環境，一般用py37或py38（以下都在虛擬環境中操作）
conda create -n exp38 python==3.8conda activate exp38
（4）安裝cuda11.0和pytorch1.7（不用再conda install cudatoolkit==11.0）
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11（5）安裝cudnn8（因爲conda還不支持cudatoolkit=11中下載cudnn）
從https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下載cudnn，解壓後進入cuda/lib64路徑下，把裏面所有文件拷入對應虛擬環境（exp38）的lib中
（6）裝tf2.5（不要裝tensorflow-gpu==2.4.0rc0，會報錯'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）裝tf1.15.4
此處參考這位大佬的tf1.15.4安裝步驟
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）裝keras2.3
pip install keras==2.3 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
（9）測試（使用cuda10.2也可以測試使用gpu，但貌似不能把數據寫入gpu）
pytorch
tensorflow-2.5或1.15.4
keras（測試需要改部分源碼_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_gpusfrom keras import backend as KK.tensorflow_backend._get_available_gpus()
後記：實際3090需要cuda11.1，但pytorch和tf目前只支持11.0。而且講真不需要單獨配cuda、cudnn，在虛擬環境裏搞就行了。
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