anoconda环境中pytorch和tensorflow环境的兼容
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2021-01-20
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anoconda环境中环境中pytorch和和tensorflow环境的兼容环境的兼容
问题：pytoch和tensorflow的cuda版本如果不一致，但是.bashrc中只能一次设置一个cuda路径。每次激活tensorflow或者
pytorch的虚拟环境时，要重新去.bashrc文件中添加对应环境的cuda路径，这样非常的麻烦。
解决方法：
一、每次使用不同cuda版本的环境时，手动修改.bashrc文件中对应环境的cuda路径。
1.激活tensorflow环境时（cuda6）
打开.bashrc文件，在最后写上cuda的路径，保存并退出：
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/mnt/cuda_libs/cudnn/v6.0/cuda/lib64"
export CUDA_HOME=/mnt/cuda_libs/cudnn/v6.0/cuda
运行文件，并重启terminal
source .bashrc
激活环境
source activate tensorflow #激活环境
2.激活pytorch环境时（cuda10.1）
打开.bashrc文件，在最后写上cuda的路径，保存并退出：
export PATH="/data/cuda_libs/cuda-10.1/bin:$PATH"
export CUDA_HOME="/data/cuda_libs/cuda-10.1/"
export LD_LIBRARY_PATH="/data/cuda_libs/cuda-10.1/lib64/"
运行文件，并重启terminal
source .bashrc
激活环境
source activate pytorch#激活环境
二、不用每次都修改.bashrc文件中cuda路径的简单方法
1.新建一个文件夹：
tools：
– pytoch.sh
– tensorflow.sh
分别往pytoch.sh 和 tensorflow.sh中写入cuda的路径，即：
pytoch.sh中：
export PATH="/data/cuda_libs/cuda-10.1/bin:$PATH"
export CUDA_HOME="/data/cuda_libs/cuda-10.1/"
export LD_LIBRARY_PATH="/data/cuda_libs/cuda-10.1/lib64/"
tensorflow.sh中：
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/mnt/cuda_libs/cudnn/v6.0/cuda/lib64"
export CUDA_HOME=/mnt/cuda_libs/cudnn/v6.0/cuda
2.在.bashrc文件找到alias语句，在语句下面添加：
alias act_tf='source ~/tools/tf.sh'
alias act_th='source ~/tools/pytorch.sh'
保存并退出，运行文件，并重启terminal
source .bashrc
3.激活环境
act_tf # 激活tensorflow环境
act_th # 激活pytorch环境
作者：唐生小豹头
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