常用的Conda 命令

参看conda信息

conda info

查看已安装的环境

conda info --envs

设置清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

移除安装源

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

展示所有设置

conda config --show

展示安装channels的设置

conda config --show channels

查看CUDA版本，CUDA设备，设备带宽测试
我的显卡是NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti, 通过这个网站现在cuda11.X的安装包
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exe_network

查看CUDA版本
cmd中输入nvcc -V 显示如下图信息

CUDA设备查询
进入 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras\demo_suite 目录
cmd运行deviceQuery.exe

设备带宽测试
在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras\demo_suite 目录
cmd运行bandwidthTest.exe

在所有的测试完了之后，根据前面的参数配置安装一个新环境
这里我的cuda是11.0，想安装tensorflowgpu2.5，将环境命名为tf-gpu25-cuda11

conda create -n tf-gpu25-cuda11 tensorflow-gpu==2.5 cudatoolkit=11.0 python==3.8

CUDA版本查看、CUDA设备检测方法参考https://blog.csdn.net/qq_42635142/article/details/110223446