[debug]-ubuntu安装cudnn,nvcc -V指令可用,/usr/local/下却没有cuda文件夹原因分析

1.问题描述

nvidia-sminvcc -V指令且可用,如下:
在这里插入图片描述
但是在/usr/local/文件夹下却没有cuda文件夹.

2.问题由来

通常我们在安装cudnn时,先进行安装cuda,然后下载cudnn文件,通过

tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
#命令解压文件,会得到一个cuda文件夹,逐一执行下面的命令进行cudnn的安装
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
#完成后,通过下面的命令查看安装情况,如果结果如下图逐行显示版本号,则安装成功
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

在这里插入图片描述
但是现在并没有这个文件夹该如何做呢?

3.问题定位

使用指令

whereis cuda

输出

cuda: /usr/lib/cuda /usr/include/cuda.h

找到了cuda的位置

4.问题原因

之所以在这两个位置是由于,通过sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

这种安装方法在/usr/include和/usr/lib/cuda/lib64中安装cuda

5.问题解决

找了cuda的位置后,安装cudnn,将上述指令替换为

tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
#命令解压文件,会得到一个cuda文件夹,逐一执行下面的命令进行cudnn的安装
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/lib/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/lib/cuda/lib64/libcudnn*
#完成后,通过下面的命令查看安装情况,如果结果如下图逐行显示版本号,则安装成功
cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

注意需要将cuda.h与cudnn.h文件放在同一文件夹下.

6.参考

1.如何安装cuda及cudnn对应版本
2.查看cudnn安装路径

在`/usr/local/cuda`目录下卸载CUDA通常涉及到以下几个步骤,但这需要谨慎操作,因为这可能会影响依赖于CUDA的一些软件: 1. **停止CUDA服务**: - 关闭所有可能正在使用的GPU应用,如TensorFlow、PyTorch等。 - 如果CUDA驱动正在运行,可以使用命令行工具如`nvidia-smi`或`sudo service nvidia-x11 stop`关闭它。 2. **备份重要文件**: 在删除之前,建议备份一些关键配置文件,比如`/usr/local/cuda/`下的`.bashrc`、`lib`和`include`目录内的内容。 3. **卸载CUDA库**: - 在终端中输入以下命令(如果使用的是Debian/Ubuntu系列): ``` sudo apt-get remove --purge cuda* ``` 或者(如果是CentOS/RHEL系列): ``` sudo yum remove cuda* ``` 这将卸载CUDA相关的软件包。 4. **删除CUDA文件夹**: - 删除`/usr/local/cuda`目录及其内容。请注意这是彻底移除,所以请确保无需保留任何东西再执行: ``` sudo rm -rf /usr/local/cuda ``` 5. **清理系统缓存**: - 清理可能残留的CUDA缓存: ``` sudo apt-get autoremove sudo apt-get clean ``` 6. **更新软件包列表**: ``` sudo apt-get update ``` 请记住,CUDA的某些组件可能与其他软件有链接,完全卸载前最好查阅文档或在线资源以确保不会影响到其他应用。此外,在执行上述操作前,务必检查系统需求,并确保你有足够的权限执行这些命令。完成这些步骤后,确认CUDA已成功卸载并重启电脑以加载新的环境变量。
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