cuda11卸载方式和cuda10.0安装方式，

最新推荐文章于 2025-05-05 07:45:00 发布
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分类专栏： 学习 文章标签： cuda linux
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36767550/article/details/118977428
本文提供了CUDA 11.0的卸载步骤和CUDA 10.0的安装方法。卸载过程包括进入指定目录运行卸载工具，然后删除相关文件夹。安装CUDA 10.0涉及下载官方 Deb 包，设置环境变量并验证安装。

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

11卸载方式：
（1）cd /usr/local/cuda-11.0/bin/
（2）sudo ./cuda-uninstaller
用空格选择所有cuda相关文件，确认，需要一会儿提示成功卸载。
（3）sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.0
cuda10安装方式（官网的最好）：
第一步：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=deblocal
第二步：设置只环境变量
1 sudo vim /etc/profile
2 export PATH = $PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin
3 source /etc/profile
检测方式：nvcc -V

cuda卸载的方法
子燕若水的博客
03-07 6812
CUDA 卸载指南在使用 CUDA Toolkit 和 NVIDIA 驱动程序进行深度学习或 GPU 加速计算的过程中，有时我们可能需要卸载这些组件以进行版本升级、故障排除或重新安装。本文将指导您如何安全地卸载 CUDA Toolkit 和 NVIDIA 驱动程序。
完美安装！经验之谈，看它就对了！！！卸载cuda9.0重新安装cuda10.0以及pytorh1.1.0
qq_41897154的博客
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好了我又要进行无聊又重复的工作了，虽然熟练了不少，但是我真希望这是最后一次~~~ 1.进入控制面版卸载含有cuda对应9.0版本的项目，卸载顺序无硬性要求
Ubuntu正确卸载cuda11.0 | 安装cuda10.1、cuDNN
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11-25 3126
卸载cuda11.0 cuda在安装时就已经准备好了卸载的接口。卸载程序在 “/usr/local/cuda-xx.x/bin” 下，需要注意的是cuda10.0及之前的版本卸载程序名为 “uninstall_cuda_xx.x.pl” ，而cuda10.1及之后的版本卸载程序名为 “cuda-uninstaller”。 找到之后运行卸载程序即可，这里的 “xx.x” 表示自己的cuda版本。 cuda10.0及以下的卸载： cd /usr/local/cuda-xx.x/bin/ sudo ./unins
Windows11中卸载CUDA并安装新的版本
boss-dog
05-05 1582
2.找到环境变量和系统变量的path，点击编辑，若发现path中没有含CUDA的环境变量，证明刚刚第一步卸载CUDA的时候系统已经自动删除，若系统没有自动删除（path中仍然含有。因为上面看了当前显卡驱动版本最高支持到CUDA 12.7，这里选择安装CUDA 12.5.1版本。下载好exe文件之后，双击直接按照安装提示一步步安装即可。测试CUDA是否安装成功，重新打开命令行，切换到。这样含有CUDA的路径），则需要手动删除。文件夹，删除该文件夹即可。验证CUDA是否安装成功。测试程序，看结果是否为“
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09-06 1421
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 Failed to load the native TensorFlow runtime. See https://www.tensorflow.org/install/errors for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace above this error message when asking for help. 下
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Windows下CUDA11.0的卸载
电脑玩家鲍勃的博客
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Windows下CUDA11.0的卸载 如果您想完整地了解安装-卸载整个过程，可以参考我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/weixin_43184300/article/details/108930358 打开控制面板，找到需要卸载的项目 如下图所示，红色框圈起来的都可以直接进行卸载，卸载的顺序随意，卸载后最好将对应注册表数据一并抹去。这里使用的软件是geek，一个比较小巧的卸载工具，它的优势在于可以清除卸载软件后的注册表记录。 如果误删了其他的组件怎么办 小问题，直接到官网下载显
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卸载 cuda (cudnn也删除)CUDA和cuDNN关系CUDA是NVIDIA的通用并行计算架构，cuDNN是深度神经网络GPU加速库，是CUDA的扩展计算库，它的插入式设计，即只要把cuDNN文件复制到CUDA的对应文件夹里，不会对CUDA造成其他影响。# 用 runfile 方式安装的删除方法：sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0....
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1 卸载CUDA 10.0 进入/usr/local/cuda/bin 目录下,有cuda 自带的卸载工具uninstall_cuda_10.0.pl，输入命令： cd /usr/local/cuda/bin sudo ./uninstall_cuda_10.0.pl 卸载完，删除相关文件夹： sudo rm -rf /usr/local/cuda-10.0/ 卸载完毕。 2 安装CUDA 10.2 去官网查看下载 按官方命令输入： wget https://developer.download.nvi
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Ubuntu16.04下卸载CUDA 10.1 安装 CUDA 10.1 本来想安装CUDA 10.0版本，按照官网上的步骤 https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_versio...
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百度网盘提供，包含以下三种版本的cuda toolkit和对应的cudnn版本，适合windows10系统。 cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.4.38.zip cuda_10.1.243_426.00_win10.exe cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.4.30.zip cuda_11.0.2_451.48_win10.exe cudnn-11.1-windows-x64-v8.0.4.30.zip cuda_11.1.0_456.43_win10.exe
ubuntu18.04卸载cuda11.3安装cuda10.2
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卸载cuda11.3 cd /usr/local/cuda-11.3/bin/ ls sudo ./cuda-install-samples-11.3.sh sudo ./cuda-uninstaller cd ../../../ #返回user目录 ls sudo rm local/cuda-11.3/ -r ls 在执行sudo ./cuda-uninstaller命令时需要将下列选项全部X掉后选Done ...
卸载cuda11.0并安装cuda11.1和cudnn
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卸载cuda11.0并安装cuda11.1和cudnn 首先介绍一下环境：电脑系统为Ubuntu20.04，显卡驱动号为460.73.01，Cuda为11.0，pytorch版本为1.7.1，python为3.7，显卡是GeForce RTX 3070。 发完上篇博客之后，回到宿舍搜索了一下，cuda11.0不支持sm_86还有什么解决办法，然后看到说cuda11.1可以支持sm_86(有待测试)，所以早晨过来想安装两个cuda。分别是cuda11.0和cuda11.1，但是在安装的过程中，出现了问题：
卸载CUDA11.8，安装CUDA12.1
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01-18 4494
⭐不一定管用，如果出现找不到：cuda-uninstaller的话，使用方法二（我的也找不到）（执行完以上命令后，剩余安装包已同时删除，如果没有执行下面命令）也可以在官网下载后上传到Linux上，在转到对应目录下。最后显示安装的cuda版本为12.1，安装成功。可以在终端使用wget命令下载，执行安装命令。（上面没有删除驱动，所以不需要安装驱动）（安装过程，忘记截图，使用网上找的图）所有的查询到的残留都要删除~~cd到安装目录的bin文件夹。删除原有的cuda文件夹。安装过程会弹出安装项。
cuda版本切换
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首先输入 sudo fuser -v /dev/nvidia*显示所有进程。然后输入kill -9 ****终止要结束的进程。
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刚开始因为搞深度学习装了个cuda11，并且照着这个11的版本装了pythorch； 后来跑CRF-NET，里面提到需要tensorflow-gpu==1.13.*，查了下对照表，发现对应的cuda版本为10.0，所以需要安装cuda10.0。 参照网上的安装方法 https://blog.csdn.net/x_yan033/article/details/107192818 安装了cuda10.0 还需要将bashrc文件修改为 export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:
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ubantu卸载cuda12.1,安装cuda10.0
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05-14
### Ubuntu 上卸载 CUDA 12.1 并安装 CUDA 10.0 的步骤 #### 卸载 CUDA 12.1 为了彻底卸载已有的 CUDA 版本，需执行以下操作： 1. **停止任何正在运行的 NVIDIA 进程** 使用以下命令查找并终止可能占用 GPU 资源的进程： ```bash ps aux | grep nvidia kill -9 <PID> ``` 2. **删除现有的 CUDA 文件夹** 删除 `/usr/local/cuda` 和对应的具体版本文件夹（如 `cuda-12.1`）。这可以通过以下命令完成： ```bash sudo rm -rf /usr/local/cuda* ``` 3. **清理残留包管理器中的依赖项** 如果通过 APT 或 DEB 方式安装了 CUDA，则需要清除这些记录： ```bash sudo apt-get remove --purge '^cuda-.*' 'libnvidia-*' sudo apt-get autoremove sudo apt-get autoclean ``` 4. **移除旧版驱动程序** 若之前安装过特定于 CUDA 12.1 的显卡驱动，也需要将其卸载： ```bash sudo apt-get purge nvidia* sudo reboot ``` --- #### 安装 CUDA 10.0 以下是针对 CUDA 10.0 的具体安装流程。 1. **更新系统软件仓库索引** 确保系统的包列表是最新的： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` 2. **下载适合的安装包** 访问官方文档页面获取对应的 `.deb(network)` 类型安装文件[^2]。对于 Ubuntu 18.04 可以使用如下链接作为参考： [CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 3. **注册 GPG 密钥以及添加存储库地址** 执行下面的操作来导入密钥并将新资源加入到APT配置中： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-*.deb sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub sudo apt-get update ``` 4. **指定版本号进行安装** 防止默认选择更高版本的情况发生，在实际安装时明确指出目标版本为 `cuda-10.0`: ```bash sudo apt-get install cuda-10.0 ``` 5. **设置环境变量** 编辑用户的 shell profile 来永久生效路径调整： ```bash echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 6. **验证安装情况** 测试当前使用的编译工具链是否指向预期版本，并确认硬件兼容性良好： ```bash nvcc --version cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery/ sudo make ./deviceQuery ``` 如果以上每一步均顺利完成而无错误报告，则表明整个过程达到了预设目的[^5]。 ---
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