鑑於伺服器多人使用，並且普通使用者一般沒有許可權，所以。需要一種方法。我還要廢話兩句。比如pip anaconda這種安裝管理軟體背後最重要的是啥？當然是版本控制了，比如安裝的第一個包需要python3.5，第二個3.5 3.6都成，然而你制定了環境是3.6.那麼該管理軟體會怎麼辦？究竟安裝什麼版本的？怎麼滿足使用者需求，最貼合用戶的自己都察覺不到的版本需求，怎麼下載最少的資源，版本變動最少次，都是需要考慮的。還有依賴關係。這些東西都要計算，所以，務必批量安裝，並且使用虛擬環境。

預設你的管理員已經安裝了顯示卡驅動

預設你已經安裝了anaconda3

預設你看了這篇文章，知道如何使用某個特定的conda：

或者是這篇文章：https://blog.csdn.net/u013249853/article/details/80444815 知道調整路徑（如果系統提示找不到）

預設你看了這篇文章：https://blog.csdn.net/u013249853/article/details/84648917 學會了如何使用虛擬環境

接下來就是批量安裝依賴了。

conda install --yes --file requirements.txt #怎麼定位到requirements.txt不用教吧
 

然後你就會出現下面的錯誤，為什麼呢，因為，如果你給的requirements中有一個包conda倉庫沒有，你就安裝不了，那怎麼辦呢？

你需要 1.啟用環境，使用pip安裝該缺少的包

2. 在requirement.txt副本中刪除缺少的那兩個包

gedit re.txt

3.再次執行命令。記得依賴是你該國的re.txt

更多：https://blog.csdn.net/lwhsyit/article/details/80082328

請注意，最終用pip重新安裝下，檢查下conda動作的過程中是否有把pip安裝的包的依賴改了。畢竟conda庫沒見過該包。

需要重點說明的是，conda在你安裝tensorflow的時候會給你的環境自動安裝cuda cudnn。所以不必糾結於大環境版本，或者是多個版本。直接使用conda。不過不知道conda會智慧的匹配我的顯示卡驅動不？現在我的顯示卡驅動就是cuda9，正好配上。如果我要安裝一個不使用現在驅動的呢？會怎麼樣？據說nvidia-docker很好用，有點心動。