切换Google Colab中自带的几个cuda版本

最新推荐文章于 2024-05-24 09:16:52 发布

原创最新推荐文章于 2024-05-24 09:16:52 发布 · 3.1k 阅读

19 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python

这篇博客介绍了如何在Google Colab中查看和切换不同的内置CUDA版本，详细步骤包括查看当前CUDA版本、列举系统自带的CUDA版本以及更改CUDA版本路径，以实现CUDA 10.1为例的操作。

PyTorch 2.6

PyTorch

Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

切换Google Colab中自带的几个cuda版本

查看当前cuda版本

#查看当前cuda版本
!nvcc -V

输出结果：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Oct_12_20:09:46_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.105
Build cuda_11.1.TC455_06.29190527_0

由输出可见，目前系统使用的版本为cuda 11.1。

查看系统自带的几个cuda版本

#查看可以更改的cuda版本
!ls -d /usr/local/cuda-*
!which nvcc

输出结果

/usr/local/cuda-10.0  /usr/local/cuda-11    /usr/local/cuda-11.1
/usr/local/cuda-10.1  /usr/local/cuda-11.0
/usr/local/cuda/bin/nvcc

更改cuda版本路径

通过上述的输出结果，可以看到系统自带几个cuda版本，我以cuda 10.1为例，进行更改。其余更改类似，仅需把下面的两个路径地址填写对应cuda版本号即可。

#更改 CUDA PATH 并确认它已更改。
import os
p = os.getenv('PATH')
ld = os.getenv('LD_LIBRARY_PATH')
#下面的两个路径均要更改对应的版本名
os.environ['PATH'] = f"/usr/local/cuda-10.1/bin:{p}"
os.environ['LD_LIBRARY_PATH'] = f"/usr/local/cuda-10.1/lib64:{ld}"
#确认是否更改成功
!nvcc --version

输出结果

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243