conda 环境下怎么使用 cuda、cudnn、tf 等环境

• 我没有接触过算法相关的环境，今天领导让配置下新买的 GPU 服务器，遇到些麻烦

问题

• 我使用 Mini-conda 管理环境，并在虚拟环境中安装了 cuda 、cudnn 、torch 、tf 、paddle 等包
• nvidia-smi 正常工作
• conda list 可以看到 cuda

(nlp) [cs@localhost miniconda3]$ conda list cuda
# packages in environment at /home/cs/miniconda3/envs/nlp:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
cudatoolkit               10.1.243             h6bb024c_0    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

• nvcc 找不到命令，应该是没有配置环境变量

(nlp) [cs@localhost miniconda3]$ nvcc -v
bash: nvcc: 未找到命令...

• 在 python 里可以使用 torch ，但无法使用 tf 和 paddle

Python 3.7.6 (default, Jan  8 2020, 19:59:22) 
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch

>>> 
>>> print(torch.cuda.is_available())
True

>>> import tensorflow as tf

>>> 
>>> print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
[]

可能是环境变量导致的，我应该怎么设置

• torch 可用的原因应该是它内置了 cuda 等，但 tf 和 paddle 需要另外安装，而现在 paddle 和 tf 找不到我安装的 cuda

依赖关系