带着镣铐跳舞:无sudo权限安装多个cuda版本

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。

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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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