带着镣铐跳舞：无sudo权限安装多个cuda版本

最新推荐文章于 2025-03-28 12:03:42 发布
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本文介绍了如何在没有sudo权限的情况下，在Linux环境中安装CUDA和TensorFlow。首先，通过NVIDIA官方下载CUDA安装包并指定非根目录进行安装，接着下载并解压CUDNN，将必要文件复制到相应目录。尽管安装后运行测试显示GPU可用，但在实际运行Python文件时遇到问题。最后，通过conda在虚拟环境中轻松安装了CUDA 10.0，解决了问题。

背景：

在实验室的集群上，有个人账号，却没有sudo权限。（也不好意思要，怕以后出问题）

安装了conda来管理虚拟环境（本来用的virtualenv，但是后来发现还是conda好，因为conda进入虚拟环境之后仍然可以使用global的一些包和命令，但是virtualenv不行，是不能见到外部的，又没有sudo权限，不能随便安装包）。

问题来源：

一些经典老代码是tensoflow1.15 这个版本只能单独安装tensoflow-gpu 而且还要搭配cuda-10.0使用，然后集群机器上的版本是10.2，所以需要自己在虚拟环境下手动安装。

首先在stackoverflow上找到了一个方法：

https://stackoverflow.com/questions/39379792/install-cuda-without-root

 

Update The installation UI for 10.1 changed. The following works:

  • Deselect driver installation (pressing ENTERon it)
  • Change options -> root install path to a non-sudo directory.
  • Press A on the line marked with a + to access advanced options. Deselect create symbolic link
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### 在无sudo权限环境下安装CUDA的解决方案 在没有sudo权限的情况下，可以通过以下方法实现CUDA的安装[^1]： #### 1. 下载CUDA Toolkit的本地安装包 从NVIDIA官方网站下载适用于目标操作系统的CUDA Toolkit本地安装包（如.run或.tar.gz文件）。确保选择适合的版本，并将其保存到用户可访问的目录中。 ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/<version>/local_installers/cuda_<version>_linux.run ``` #### 2. 解压并配置环境变量 将下载的CUDA工具包解压到用户的主目录下的自定义路径（例如`~/cuda`）。通过设置环境变量`PATH`和`LD_LIBRARY_PATH`，使系统能够识别CUDA相关的命令和库。 ```bash tar -xzvf cuda_<version>_linux.tar.gz -C ~/cuda echo 'export PATH=~/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=~/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` #### 3. 验证CUDA安装 完成上述步骤后，运行以下命令以验证CUDA是否正确安装： ```bash nvcc --version ``` 如果显示正确的版本信息，则说明安装成功[^1]。 #### 4. 使用Conda管理虚拟环境 由于用户没有sudo权限，推荐使用Conda来管理虚拟环境。Conda的优势在于进入虚拟环境后仍然可以使用全局安装的包和命令，而Virtualenv则无法做到这一点。 ```bash conda create -n cuda_env python=3.9 conda activate cuda_env ``` #### 5. 安装CUDA支持的深度学习框架 在Conda环境中安装支持CUDA的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）。确保指定与CUDA版本兼容的框架版本。 ```bash # 安装支持CUDA 11.7的PyTorch conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia ``` ### 注意事项 - 确保目标机器已安装合适的NVIDIA驱动程序，否则即使安装了CUDA也无法正常使用GPU加速。 - 如果需要多个CUDA版本共存，可以为每个版本创建独立的Conda环境，并分别配置对应的环境变量。
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