conda不用安装cudnn

在深度学习中，使用GPU进行加速是必不可少的。而CUDA是Nvidia提供的专门针对GPU的并行计算平台，而cudnn则是Nvidia提供的GPU加速深度学习的库。但是在使用conda进行Python环境配置时，我们不一定需要手动安装cudnn。本文将结合代码示例，解析这个问题的原因和解决方法。

首先，了解conda是如何工作的。conda是一个开源的包管理器和环境管理器，能够帮助我们配置不同的Python环境，其中包括第三方库。通过执行命令conda install，我们可以安装、卸载、更新指定的包。同时，conda还可以创建虚拟环境，这样我们就可以在不同的项目中使用不同的Python环境和第三方库，从而避免版本冲突的问题。

在安装深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）时，通常需要使用到GPU进行加速。Nvidia提供的GPU加速深度学习的库cudnn可以大幅提升训练速度。而conda提供的包通常是已经编译好的二进制版本，因此不需要手动安装依赖库。在安装TensorFlow或PyTorch等深度学习框架时，它们已经会自动安装对应的cudnn。

以安装TensorFlow为例，我们可以使用以下命令创建一个新的Python虚拟环境，并安装TensorFlow：

conda create -n tf-gpu tensorflow-gpu

这个命令会自动安装TensorFlow及其依赖库，其中也包含了cudnn。

如果我们希望手动安装cudnn，可以从Nvidia官网下载对应版本的cudnn，并按照官方的安装说明进行安装。但是在使用conda管理Python环境时，这并不是必要的步骤。

当然，有时候我们可能会遇到安装TensorFlow时提示缺少cudnn的情况。这时，我们可以先检查当前环境是否已经安装了cudnn：

conda list cudnn

如果已经安装了