Я ищу какое-то общее правило для навигации по другой версии Tensorflow, в частности Tensorflow-GPU.
Проблемы во многом складываются. Каждая отдельная версия tensorflow-gpu требует различной поддержки Cuda toolkit и cudnn. Кроме того, ваш cudnn + CudaToolkit также должен быть совместим друг с другом. Еще одна вещь, вам нужна совместимость Nvidia GPU Driver.
Я использую среды Anaconda для поддержки другой версии tensorflow-gpu, устанавливаю tensorflow-gpu с использованием pip, а затем ищу совместимые Cuda Toolkit и Cudnn в Anaconda installation repo и устанавливаю их.
Мое текущее решение работает только до тех пор, пока Cuda toolkit не будет совместимо с Nvidia-drivers, но с треском провалится, если ваш драйвер не совместим с версией Cuda.
Являются ли такие контейнеры, как Dockers, единственным решением вышеуказанной проблемы?