windows如何安装并切换不同版本的cuda,更新cuda版本

本文介绍了一种在不同CUDA版本间快速切换的方法。通过详细步骤说明如何安装多个版本的CUDA而不互相干扰,确保GPU计算环境的灵活性。适用于需要在不同CUDA版本间切换的研究人员和开发者。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

不同论文用的cuda版本经常不一样,如何在不同的cuda版本之间自由切换。重新配置配置太麻烦了,所以需要同时安装多个cuda,但window安装一个版本后,安装另一个过程中会自动删除前面版本。

下面是最简单的切换方式

1. 查看当前使用的cuda版本,之前安装好的,没有安装的话,就先安装好一个版本,我的是cuda9.0

2.  开始安装另一个版本,我的是cuda7.5,安装方法和cuda9.0一样,先解压,后会自动检测兼容性,并弹出安装界面

 同意,安装过程如果开启了vs,他会自动提醒你关闭vs才能继续

3.  自动删除上一个版本

 自动配置vs环境,所以一定要先安装好vs2013

4. 解压cudnn,将cudnn文件中三个文件中的内容复制到对应的cuda路径下,将cudnn解压后文件名cuda下的三个文件下的包

 比如bin下有包cudnn64_5.dll

复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5下的对应目录下

 

5.  查看版本号,验证是否切换成功

一定要关闭cmd,重新开启cmd,不然看到的依赖是之前的版本

重开cmd后,输入:nvcc --version

版本成功切换

6. 试试能否可以使用之前安装的tensorflow-gpu. 在cmd命令行依次输入python,后再输入import tensorflow as tf。结果如下,没有报错。成功切换并使用。

 

注意:如果切换回来重复上面步骤即可

### 更改安装不同版本CUDA #### 下载安装所需版本CUDA 为了在Windows安装多个版本CUDA,首先需要访问NVIDIA官方网站下载目标版本CUDA工具包[^1]。完成下载之后按照提示进行安装。 #### 查看已有的CUDA版本 对于想要了解当前计算机中已经存在哪些CUDA版本的情况,可以通过命令行输入`nvcc --version`来获取正在被使用的CUDA版本信息[^2]。而要全面掌握所有曾经安装过的CUDA版本,则可以前往安装路径下查找对应的文件夹名称,通常位于`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X`这样的位置[^3]。 #### 切换CUDA版本 当希望切换到另一个特定版本时,主要操作集中在修改系统的环境变量设置方面: - **调整CUDA_PATH**:如果系统内有预设名为`CUDA_PATH`的环境变量,那么应当将其指向打算启用的那个具体版本的位置;例如,若想激活v9.0版,则应把该变量值设定为上述提到的实际安装路径下的相应子目录。 - **更新PATH列表顺序**:除了直接指定路径外,还需要关注全局性的`Path`环境变量里有关于各个CUDA库链接项之间的先后次序——确保待选用版本的相关条目处于较靠前的地方以便优先加载[^4]。 最后一步是在执行完以上变动后记得保存配置,关闭现有的任何CMD窗口重新启动一个新的实例来进行效果检验,比如再次运行前述用于查询版本号的指令确认是否达到了预期的结果。 ```bash nvcc --version ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Mr.Q

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值