怎么在conda 里面指定GPU 命令

在Conda环境中使用GPU，你需要安装特定于GPU版本的环境，并配置CUDA和cuDNN。以下是基本步骤：

1. **创建新环境**:
- 首先，使用`conda create`命令创建一个新的环境，例如命名为`myenv-gpu`，指定包含CUDA和cuDNN的频道：

   conda create -n myenv-gpu python=3.8 anaconda-navigator cudatoolkit=10.2 cudnn=7.6.5

2. **激活环境**:

   conda activate myenv-gpu

3. **设置CUDA路径**:
- 如果你的CUDA安装不是默认路径，可以使用`export`命令告诉Python找到CUDA库：

   export PATH=/path/to/your/cuda/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/your/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

请替换上述路径为实际的CUDA安装位置。

4. **安装其他依赖**:
使用`conda install`安装所需的深度学习库，比如TensorFlow或PyTorch，它们会自动选择GPU版本：

   conda install tensorflow-gpu
   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2

5. **验证设置**:
运行一些测试脚本来确认GPU是否被正确识别和使用，比如在Jupyter Notebook中运行一段简单的GPU代码。

注意：这些步骤可能会因CUDA版本、操作系统等因素而略有不同，确保查看官方文档和你所使用的具体CUDA版本的说明。