在同一个conda环境下安装tensorflow和pytorch

为啥要装在一个环境里呢，比如我256G固态的笔记本硬盘空间珍贵，比如实验室里公用的服务器一个人只允许新建一个conda虚拟环境，这里就是找到一个兼容的版本，也没啥好啰嗦的。
首先打开nvidia-smi确保右上角cuda版本大于10.0。

conda create -n pt36 python=3.6.13
conda activate pt36
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
conda install tensorflow-gpu=1.13.1

如果想找其它兼容的版本怎么弄呢？

先用nvidia-smi确定本机cuda版本，比如是11.0

1. 打开pytorch官网找到历史版本。https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 每个安装命令都有一个 cudatoolkit的版本。
2. 使用 conda search tensorflow-gpu找到所有tensorflow的版本，使用 conda install tensorflow-gpu=版本号查看所依赖的cudatoolkit的版本。

确保这两个cudatoolkit的版本相同并且小于nvidia-smi显示的版本应该就可以了。

再比如

conda create -n pt38 python=3.8
conda activate pt38
# cudatoolkit 10.1
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
conda install tensorflow-gpu=2.2.0