anaconda 配置不同版本cuda方法

【Mac】安装cocoapods 阅读详情

方法1:在系统用软连接
方法2:在anaconda中独立设置运行环境

https://bluesmilery.github.io/blogs/a687003b/

方法3:再尝试是否可以配置anaconda自带的cuda,暂时还不知道怎么弄

查阅资料说Anaconda中的CUDA并不是完整的,核心驱动还是系统安装的CUDA,所以Anaconda安装的CUDA版本要比系统的低才可以

.
.
.

第二次总结(有单个cuda安装成功经验,上面连接可以先不看,下面描述一些核心的问题,简单问题等有空了再详细写)
linux+anaconda+cuda

1、anaconda 自带源里面有cuda安装如:
	conda install cudatoolkit 
	conda install cudnn  
#安装很方便但有个小问题安装的其实并不全,核心部分还是系统里的cuda,所有安装的版本不能
高于系统里安装的cuda版本,不然anaconda调用可能报错.

2、系统安装cuda, 安装的版本只要不要超过电脑驱动nvidia版本能使用的范围就行,超了有没
有问题我没试过,我的驱动是最新的,所有版本都适用 ,不同版本下载安装过程很简单去官网下
载然后在指定位置安装就可以了,要多少个版本就安装多少个

3、系统cudnn安装配置,看我另一篇介绍
https://blog.youkuaiyun.com/LMM_AI/article/details/107866234

4、cuda 多版本管理
	安装完成的各版本cuda,默认可以 /usr/local/目录下找到
	cd /usr/local
	ls
	# bin cuda cuda-10.0 cuda-10.2 lib lib64 等等目录
	添加环境变量
	vi ~/.bashrc  #用户环境变量文件
	#cuda 
	export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$LD_LIBRARY_PATH
	export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
	想更换cuda版本就在这里更改环境变量就行了,把cuda-10.2替换其他版本
	

cuda、cudann、nvcc、pytorch、torchvision 一、定义 1.1、什么是CUDA CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 1.2、什么是CUDNN NVIDIA CUDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。 二、查看版本 2.1 查看显卡驱动 nvidia-smi Driver Version: 410.104 CUDA Version: 10.0 表明显卡驱 阅读详情

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