ubuntu共存安装cudn10.0和cudn10.2并随时切换,安装cudnn7.6.5+pytorch1.7.0

本文详细介绍了如何在Ubuntu20.04系统中,保持CUDA10.0不变的情况下,安装CUDA10.2,以及如何离线安装PyTorch1.7.0和torchvision0.8.1,特别关注了环境变量配置和依赖库的安装。
(1) 环境配置:
  • 先说现有环境:
    ubuntu20.04/2080ti/
    nvidia Driver version:显卡驱动:440.82
    cuda 10.0 + cudnn + 7.4.5

因为需要安装pytorch-gpu,查看官网在线安装(太慢,不推荐):
https://pytorch.org/get-started/locally/
在这里插入图片描述
并没有符合cuda10.0的在线版本。尝试cuda9.2,但是太慢了翻墙都慢。
所以直接更新环境:

  • 待安装环境:
    cuda 10.2 + cudnn 7.6.5 + pytorch 1.7.0

当然我们不希望改动显卡驱动,也需要保留原来的cuda10.0环境不动:

(2) cuda10.0 + cuda10.2共存安装

nvidia官网下载cuda10.2

https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=<
<think>好的,我现在需要回答用户关于CUDA 12.6对应的PyTorchcuDNN版本的问题。首先,我需要确认CUDA 12.6是否真的存在。因为根据我的知识库,截至2023年10月,最新的CUDA版本是12.2,可能用户提到的CUDA 12.6是笔误或者未来版本。不过,也有可能用户有特别的信息来源。 接下来,假设用户确实是指CUDA 12.6,我需要检查PyTorchcuDNN的官方文档或发布说明,看看是否有对应的版本支持。通常,PyTorch的版本会明确说明支持的CUDA版本,而cuDNN作为CUDA的深度学习库,通常与特定CUDA版本配套使用。 首先,查阅PyTorch官方网站的兼容性表格。如果CUDA 12.6是最新发布的,可能PyTorch的最新版本会支持它。例如,PyTorch 2.0及以上版本可能开始支持较新的CUDA版本。但需要具体确认。 然后,检查cuDNN的版本。cuDNN的版本通常与CUDA版本对应。例如,CUDA 12.x可能需要cuDNN 8.x.x版本。需要找到cuDNN官方文档中关于CUDA 12.6的支持情况。 如果发现CUDA 12.6尚未发布或未被广泛支持,可能需要告知用户当前的最新情况,建议确认版本号是否正确。同时,提供现有版本的对应信息,例如CUDA 12.1对应的PyTorch 1.13cuDNN 8.5,帮助用户参考。 另外,考虑到用户可能混淆了版本号,比如将CUDA 11.6误写为12.6,可能需要询问用户确认,但根据用户的问题,他们明确提到Cudn12.6,所以可能确实是指12.6,但需要指出这可能还不存在。 总结步骤: 1. 核实CUDA 12.6的存在性。 2. 查找PyTorch支持该CUDA版本的版本。 3. 查找cuDNN对应的版本。 4. 如果不存在,提供最新可用版本的信息,提示可能的版本错误。 在回答时,需要结构清晰,分步骤说明,确保信息的准确性,同时使用中文,符合用户要求。</think>根据目前(截至2023年10月)的官方信息,**CUDA 12.6 尚未正式发布**。NVIDIA 最新的稳定版本是 CUDA 12.2。以下是基于现有版本的兼容性说明,供您参考: --- ### 一、当前主流版本的对应关系 1. **CUDA 12.x 系列** - 最新稳定版本:**CUDA 12.2**(发布于2023年8月) - 支持的 **PyTorch 版本**: - PyTorch 2.0+ 开始实验性支持 CUDA 12.1+(需通过 `conda` 安装) - 示例安装命令: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia ``` - 对应的 **cuDNN 版本**: - CUDA 12.x 通常需要 **cuDNN 8.9.x+**(例如 cuDNN 8.9.5) --- ### 二、注意事项 1. **版本匹配的重要性** PyTorchCUDAcuDNN 需严格匹配。若强行使用未经验证的组合(如 CUDA 12.6 + PyTorch),可能导致运行时错误或性能下降。 2. **验证 CUDA 版本是否存在** 建议通过 [NVIDIA 官方文档](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit) 确认 CUDA 12.6 是否已发布。若您有内部测试版本,需联系 PyTorch 团队确认兼容性。 --- ### 三、建议操作步骤 1. **确认实际需求** - 检查您的硬件(如 NVIDIA 显卡)支持的 CUDA 版本(通过 `nvidia-smi` 命令)。 - 若需使用 CUDA 12.x,推荐选择已稳定的 **CUDA 12.2**。 2. **安装已验证的组合** - PyTorch + CUDA 12.1: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` - cuDNN 8.9.5 + CUDA 12.1:从 [NVIDIA cuDNN 官网](https://developer.nvidia.com/cudnn) 下载对应版本。 --- ### 四、常见问题 - **为何 PyTorch 官网未列出 CUDA 12.6?** 因为 CUDA 12.6 尚未发布或未被 PyTorch 官方支持。PyTorch 通常滞后于 CUDA 新版本数月以完成适配测试。 - **能否手动编译 PyTorch 适配 CUDA 12.6?** 理论上可行,但需修改源码重新编译,难度较高,不推荐普通用户尝试。 --- 如需进一步帮助,请提供更多上下文(如硬件型号、应用场景),我将协助您选择更合适的版本组合。
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