n卡4070装哪个版本的cuda

NVIDIA GeForce RTX 4070显卡通常会支持最新发布的CUDA（Compute Unified Device Architecture）驱动程序，因为CUDA是为了充分利用NVIDIA GPU的计算能力而设计的软件平台。对于RTX 4070这样的高端系列，推荐安装官方推荐的CUDA Toolkit，这通常包括对当前和最近几个版本的支持，比如CUDA 11.x、CUDA 12.x等，具体版本可能会根据NVIDIA的更新策略有所变动。

为了获得最佳性能和兼容性，建议访问NVIDIA官网下载最新的CUDA Toolkit，并确保驱动程序也是对应的最新版，如GeForce Experience或NVIDIA.Driver.com可以提供这些信息。同时，安装前最好确认你的显卡硬件和操作系统（Windows/Linux/MacOS）是否支持该CUDA版本。

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如何通过清华园装keras

安装Keras（一个深度学习库）在清华大学校园网络上通常需要遵循常规的Python包安装步骤，但由于可能是受学校防火墙或者其他网络限制的影响，可能会有所不同。以下是通用的步骤：

1. **环境准备**:
- 确保已经安装了Python及其基本库，如pip。

2. **选择合适的包管理器**:
- 对于简单安装，可以使用pip（Python的包管理工具）。

3. **安装Keras**:
- 在终端或命令提示符中输入以下命令（注意，由于可能的网络限制，可能需要使用国内镜像源）：

     pip install keras

或者，如果想要安装较新的TensorFlow版本并自动包含Keras，可以这样做：

     pip install tensorflow

4. **配置GPU支持（如有需要）**:
如果你想利用GPU加速，需要额外安装CUDA和cuDNN。首先安装cuda，然后在tensorflow官网找到适合你显卡的cuDNN版本下载，最后更新pip指向国内镜像源安装：

     conda create -n keras_gpu python=3.7
     conda activate keras_gpu
     conda install cudatoolkit
     conda install pytorch torchvision -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
     conda install cudnn

5. **检查安装**:
安装完成后，你可以尝试导入Keras模块来验证是否成功：

   import keras

conda 里面怎么指定两张显卡同时训练

在Conda环境中，如果你想要利用两块GPU进行并行训练，通常需要在使用支持GPU计算的库（如PyTorch、TensorFlow等）时设置。这里以PyTorch为例说明：

1. **安装必要的库**:
确保你已经安装了PyTorch和CUDA，可以使用以下命令安装：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

需要注意的是，你需要匹配你机器上安装的CUDA版本。

2. **配置环境**:
使用`conda create`创建一个新的环境，并启用CUDA和Multi-GPU支持：

   conda create -n my_gpus_env python=3.8 torch=your_version torchvision cuDNN=your_version mambaforge # 使用mambaforge加速安装
   conda activate my_gpus_env

3. **设置CUDA_VISIBLE_DEVICES**:
进入环境后，在Python脚本中，你可以通过`os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']`来指定显卡。例如，如果你想使用第一张和第二张GPU，可以这样做：

   import os
   os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"  # 如果你的GPU编号从0开始

4. **数据并行或多进程训练**:
   PyTorch提供了一些工具来支持多GPU训练，比如DataParallel（数据并行）或DistributedDataParallel（分布式数据并行）。下面是一个简单的例子，展示了如何使用DataParallel：

from torch.nn.parallel import DataParallel

model = MyModel() # 先实例化模型
model = DataParallel(model) # 包装到DataParallel中

   
5. **运行训练**:
   开始训练时，模型会自动分布到指定的GPU上。记得将训练代码放在适当的循环中，如`for epoch in epochs:`。

注意：不同框架的具体设置可能会有所不同，尤其是对于分布式训练，通常还需要一个调度器（如Horovod）来管理资源。此外，硬件配置和系统限制也会影响能否顺利使用多GPU。