Pytorch与TensorFlow GPU共存环境配置详解及镜像推荐

本文档详细介绍了如何在Windows 10 64位家庭版操作系统、搭载RTX2060显卡以及CUDA 11.3的环境下配置PyTorch与TensorFlow的GPU环境，同时兼顾了pip和conda两种包管理器的使用。作者强调了由于不同包可能在pip或conda仓库中有所差异，因此需要灵活切换和配合使用。 首先，对于操作系统和硬件配置，确保您的系统是Windows 10家庭版64位，且拥有NVIDIA RTX 2060显卡，这有助于优化PyTorch和TensorFlow的性能。CUDA 11.3的安装是关键，因为它是NVIDIA提供的一种并行计算平台，用于加速深度学习和科学计算中的GPU运算。 在Python版本上，作者推荐使用Python 3.7，这是一个广泛应用且稳定的版本，适合处理大量数据和高性能计算任务。同时，文档还提供了几种常用的国内pip源，如阿里云、中国科技大学、豆瓣和清华大学的镜像，这些镜像可以显著提高包下载速度，减少网络延迟。 针对pip的使用，如果需要临时更换源，可以通过在命令后添加`-i`参数来指定新的源，例如`pip install scrapy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`。这样可以在安装某个特定包时使用指定的源。 对于conda环境管理，文档列出了在名为`torch_tensor`的环境中安装的一些关键包，如_tensorflow_select、absl-py、async-timeout等，这些都是TensorFlow及其相关工具。conda的优势在于它能方便地管理多个独立的Python环境，避免不同项目之间的包冲突。 这份清单提供了在特定硬件和软件配置下实现PyTorch和TensorFlow协同工作的指南，包括了必要的环境设置和国内镜像源的选择，旨在帮助用户优化资源利用，提升开发效率。读者可以根据自己的需求，根据描述中的配置步骤进行调整和应用。