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而使用 conda 安装 GPU 加速版本的 TensorFlow 时，只需使用命令 conda install tensorflow-gpu，这些库就会自动安装成功，且版本与 tensorflow-gpu 包兼容。conda install tensorflow命令只有在Linux下安装的才是集成了mkl库的TensorFlow，如果在Windows下，必须使用conda install ten
总结来说，nvcc --version 更多用于 CUDA 开发环境的版本确认，而 nvidia-smi 用于实时监控和管理 NVIDIA GPU 的运行状态。在conda pip安装包的时候, 真正在起作用的是nvcc -v显示的CUDA版本,如果按照nvidia-smi显示的结果进行安装会出大问题.
以12.8驱动为例：For Ubuntu: sudo apt install libnccl2=2.25.1-1+cuda12.8 libnccl-dev=2.25.1-1+cuda12.8 然后等待安装就好了。首先下载的时候断断续续的 需要设立镜像源 可能下不完整 会出现这个问题 可以把下载的文件删掉重新下 这个算是比较简单的了。但是突然出现了一个问题，在网上找了很多办法，都没啥用，后面求助ai
