NV驱动下载安装https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx多卡的话，安装 NCCL https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download配置 pip 源 vim ~/.pip/pip.conf
[global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装virtualenv包pip install virtualenv创建虚拟环境virtualenv yourenvname，激活source yourenvname/bin/activate安装paddle python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple安装torch pip install torch==1.10.1 torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
这个时候 torch 是可以调用GPU的，paddle不可以
下载 cudnn https://developer.nvidia.com/cudnn
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
官网下载链接，可能需要登录
清华下载地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.6.5-cuda10.2_0.tar.bz2
从清华下载：
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.6.5-cuda10.2_0.tar.bz2 --no-check-certificate
解压：
tar -jxvf cudnn-7.6.5-cuda10.2_0.tar.bz2
解压后的 3个文件夹 放到 虚拟环境里
mv ./lib/* ./yourenvname/lib/
mv ./info ./yourenvname/ mv ./include/ ./yourenvname/
vim ~/.bashrc 添加以下自己的路径
export LD_LIBRARY_PATH=/yourenvpath***/lib/
让文件配置生效 source ~/.bashrc
导出包列表 pip list --format=freeze > ./requirements.txt
ahocorasick_rs==0.12.0 astor==0.8.1 certifi==2021.10.8 charset-normalizer==2.0.10 click==8.0.3 colorama==0.4.4 colorlog==6.6.0 decorator==5.1.1 dill==0.3.4 filelock==3.4.2 h5py==3.6.0 huggingface-hub==0.4.0 idna==3.3 jieba==0.42.1 joblib==1.1.0 loguru==0.5.3 multiprocess==0.70.12.2 numpy==1.22.1 packaging==21.3 paddlenlp==2.2.3 paddlepaddle-gpu==2.2.1 Pillow==9.0.0 pip==21.3.1 protobuf==3.19.3 pyparsing==3.0.7 pypinyin==0.44.0 PyYAML==6.0 regex==2022.1.18 requests==2.27.1 sacremoses==0.0.47 scikit-learn==1.0.2 scipy==1.7.3 seqeval==1.2.2 setuptools==60.2.0 six==1.16.0 threadpoolctl==3.0.0 tokenizers==0.10.3 torch==1.10.1 torchaudio==0.10.1 torchvision==0.11.2 tqdm==4.62.3 transformers==4.15.0 typing_extensions==4.0.1 urllib3==1.26.8 wheel==0.37.1
这样两个框架就都被安装在一个虚拟环境下了。
virtualenv pip 安装 相比于 conda 安装，打包后的镜像比较小。
参考：
paddle安装指导
torch安装指导
TensorFlow 2.x GPU版在conda虚拟环境下安装步骤
pip/conda导出 requirements.txt 注意事项
conda安装pytorch1.10.1+paddlepaddle-gpu2.2.1+cuda10.2+cudnn7.6.5
