环境：Windows; Intel CPU + Nvidia GPU
1. 创建环境
- 不推荐单次安装过多的库，可能导致安装失败（如超出终端缓存等）
- 注意添加库的顺序 tensorflow-gpu 需要在 cudatoolkit 之前
- 否则下载的 tensorflow-gpu 不支持 gpu 「实测」
TODO: 本文使用 mamba 平替 conda，旨在加速环境的构建速度
mamba 采用 C++ 重建了 conda 库，运行效率高于 conda，关于使用 mamba 提速 conda 相关内容可以参考：
mamba create -n tf-models-gpu-308 python=3.8 tensorflow-gpu cudnn cudatoolkit -c anaconda -c conda-forge
2. 添加提供 GPU 加速的库
- keras 已包含在 tensorflow 中，故不再安装 keras-gpu
- 手动添加 tensorflow-gpu，重复的库不会重复安装，同时可以避免被覆盖
mamba install tensorflow-gpu scikit-learn-intelex numba mkl-devel modin-all ipykernel -c anaconda -c conda-forge
- 安装时，须留意 tensoflow-gpu 是否被覆盖成非 gpu 版本，如下图：（可以采用将 tensorflow-gpu 库置于首位的方式，避免覆盖）
3. 添加常用的库
# 添加一些常用的库
mamba install scipy matplotlib scikit-learn pandas seaborn notebook -c anaconda -c conda-forge
虽然部分包之间相互依赖，但无需担心，conda 会自动处理的
4. 添加 tensorflow-model
tensorflow/models: https://github.com/tensorflow/models
TODO: 关于在 conda 中使用 pip 可以参考：
# 最后使用 pip 添加 tensorflow-model
# tensorflow-model 未提供 conda 安装方式，故使用 pip
pip3 install tf-models-official
5. 参考
- Anaconda | Open Sourcing Anaconda Accelerate: https://www.anaconda.com/blog/open-sourcing-anaconda-accelerate
- Anaconda | Getting Started with GPU Computing in Anaconda: https://www.anaconda.com/blog/getting-started-with-gpu-computing-in-anaconda
- 关于 scikit-learn-intelex 提速: Anaconda | Scikit-learn Speed-up with Intel and Anaconda: https://www.anaconda.com/blog/scikit-learn-speed-up-with-intel-and-anaconda
- Intel® Extension for Scikit-learn*— Intel® Extension for Scikit-learn* 2021.5 documentation: https://intel.github.io/scikit-learn-intelex/
- 关于 Modin 提速 pandas: Anaconda | Scale your pandas workflow with Modin – no rewrite required: https://www.anaconda.com/blog/scale-your-pandas-workflow-with-modin
- Installation — Modin documentation: https://modin.readthedocs.io/en/latest/getting_started/installation.html
- Intel® Distribution of Modin: https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/distribution-of-modin.html
- Anaconda | Getting Started with GPU Computing in Anaconda: https://www.anaconda.com/blog/getting-started-with-gpu-computing-in-anaconda
- 本文部分操作存在重复，但，是为了尽可能的确保 tensorflow gpu 版本不被覆盖
- 署名：cc01cc: https://github.com/cc01cc
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