Ubuntu 多版本 CUDA 共存

别再乱装CUDA了!Linux下多版本CUDA Toolkit共存与切换保姆级教程(以Ubuntu 22.04为例) 本文详细介绍了在Linux系统(以Ubuntu 22.04为例)下实现多版本CUDA Toolkit共存与切换的完整方案。从环境诊断、安全安装到智能切换策略,提供保姆级教程帮助开发者避免版本冲突问题,特别适合需要同时维护多个深度学习项目的场景。 阅读详情

0 前言

因为之前在电脑上已经装了 Python3.6 + Tensorflow 1.11,所以用 Acaconda 创建了一个 Python2.7 的环境,在里面装 Tensorflow 1.4 ,但是这样有一个问题,就是 CUDA 不兼容,Tendoflow 1.4 需要 CUDA8.0 + cuDNN 6。

所以这里提供了一个能让多版本 CUDA 共存的办法。

1 下载

下载 CUDA 8.0:CUDA下载,下载 runfile 文件。

下载 cuDNN 6:cuDNN下载,下载 tgz 文件。

需要注册一个账号,而且能科学上网最好。。。

2 安装

安装 CUDA,我下载的文件名是 cuda_8.0.44_linux.run,使用以下命令开始安装:

> sudo chmod 777 cuda_8.0.44_linux.run
> ./cuda_8.0.44_linux.run

然后是一个用户协议,按住空格不放很快就到底了。

接下来是一些需要选择的问题:

Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?
(y)es/
CUDA Toolkit 12.4 多版本共存指南:Ubuntu 22.04 系统 3 分钟切换环境 本文详细介绍了在Ubuntu 22.04系统中实现CUDA Toolkit多版本共存与快速切换的实用指南。通过NVIDIA官方工具和update-alternatives系统,开发者可以轻松管理不同CUDA版本,满足TensorFlow、PyTorch等框架的版本需求,显著提升深度学习开发效率。 阅读详情

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