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Ubuntu多CUDA版本安装及切换_ubuntu切换cuda版本-程序员宅基地

技术标签： cuda tensorflow linux 深度学习实践 pytorch

可同时安装多个CUDA版本在/usr/local路径下，使用软连接实现版本的切换

一、查看已安装的CUDA版本

所有已安装的CUDA版本默认保存在/usr/local路径下，cd到该路径下通过ls命令查看：
在这里插入图片描述
文件夹中cuda-11.0表示当前计算机上安装了CUDA11.0版本。

二、查看当前使用的CUDA版本

在/usr/local路径下通过stat cuda命令查看当前使用的CUDA版本：
$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PAPXqaD5-1623847509060)(C:\Users\Guoych\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210616155245897.png)]$
上图显示当前软连接建立在cuda-11.0目录上，表明当前使用的是CUDA11.0版本。

使用cat cuda/version.txt可再次确认：
$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Px68G75T-1623847509061)(C:\Users\Guoych\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210616155840449.png)]$

三、安装新的CUDA版本——CUDA10.0

1、下载对应版本的CUDA安装包（选择下载runfile文件）
$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1g7iCK62-1623847509064)(C:\Users\Guoych\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210616163904377.png)]$
2、在下载文件的目录下，通过sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run命令进行安装，安装过程中各项选择如下：

#..一堆协议说明...
#直接按q退出协议说明.
accept/decline/quit: accept  #接受协议
 
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48? 
y)es/(n)o/(q)uit: n  #是否显卡驱动包，由于已经安装显卡驱动，选择n
 
Install the CUDA 10.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y #是否安装工具包，选择y
 
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-10.0 ]: #工具包安装地址，默认回车即可
 
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: n #添加链接**注意这个连接，如果之前安装过另一个版本的cuda，除非你确定想要用这个新版本的cuda，否则这里就建议选no，因为指定该链接后会将cuda指向这个新的版本**
 
Install the CUDA 10.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: n #不安装样例

安装后，在/usr/local路径下，通过ls命令查看是否存在新安装的CUDA目录：
$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nPwUnrYS-1623847509066)(C:\Users\Guoych\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210616171321140.png)]$
可见，新安装的CUDA10.0已存在于该目录下。

四、安装对应的cuDNN（7.4版本）

安装新的版本的CUDA后，还要安装对应的cuDNN。

1、首先下载对应版本的cuDNN
$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5CORbvKz-1623847509068)(C:\Users\Guoych\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210616165014497.png)]$
2、cd到cudnn所在的文件夹下进行解压等操作：

tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include/ 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.0/lib64/ 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*
     
cd /usr/local/cuda-10.0/lib64/
sudo ln -sf libcudnn.so.7.4.2 libcudnn.so.7

五、CUDA版本的切换

1、删除原版本的cuda软连接

sudo rm -rf /usr/local/cuda

2、建立新的指向cuda-10.0的软连接

sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda

3、重新查看当前CUDA版本

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-biJrOkmU-1623847509069)(C:\Users\Guoych\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210616175518876.png)]$
显示当前使用的CUDA版本已转换成CUDA10.0

补充

确认是否已将cuda添加到环境变量，在命令行使用如下命令打开配置文件：

sudo gedit ~/.bashrc

在最后确认有没有下面这几行内容

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH  
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

如果没有，将其添加到~/.bashrc的最后，然后运行命令

source ~/.bashrc

使配置的环境变量生效。

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_43673118/article/details/117966752

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