不同linux账户切换不同的cuda版本

原因

由于服务器中安装了两个版本的cuda(cuda10.1和cuda11.1),不同项目可能需要应用不同的cuda版本,但是自己又没有root权限或者只想在使用指定conda环境时改为用指定的cuda版本。总结起来有三种方法:
1、修改软链接指向,但是这样会使得所有环境以及所有账户的cuda版本都改变,会影响其他人**(强烈不推荐)**
2、修改 ~.bashrc 文件(修改方法见“不同linux账户切换不同的cuda版本”),这样不会改变其他账户的cuda版本,但是自己账户下的所有conda环境都会改变cuda版本,有时候不同conda环境安装的torch版本不一样,用到的cuda版本也可能不一样。(不太推荐
3、增加env_vars.sh 文件 (修改方法见“不同conda环境切换不同的cuda版本”)。这样修改则是不同的conda环境使用的cuda版本不一样(强烈推荐)。
下面介绍方法2的修改

修改步骤

1、查看默认的cuda版本

一般而言,默认会在/usr/local/下面创建一个软链接,指向某个cuda版本。
如下图
cd /usr/local 定位到目标夹
ls -al 即可查看,cuda指向的是10.1版本
在这里插入图片描述
我们来验证一下是不

<think>好的,我现在需要帮助用户解决在Linux系统中安CUDA 12.4兼容的CuDNN版本的问题。首先,我得回忆一下CuDNN和CUDA的关系,以及安的一般步骤。 用户提到他们使用的是CUDA 12.4,所以首先需要确认CuDNN有哪些版本支持这个CUDA版本。根据NVIDIA的官方文档,每个CuDNN版本都会对应特定的CUDA版本用户需要找到与CUDA 12.4匹配的CuDNN版本。例如,可能CuDNN 8.9.x或更高版本支持CUDA 12.4,但具体需要查看NVIDIA的官方网站。 接下来,用户需要下载正确的CuDNN包。通常,CuDNN的下载需要注册NVIDIA开发者账号,所以可能需要提醒用户登录或注册。下载时要注意选择与系统兼容的版本,比如Ubuntu的.deb文件或者通用的.tar文件。 然后是安步骤。对于.deb包,通常使用dpkg命令安,而.tar文件则需要解压并复制到CUDA的安目录中。安完成后,需要设置环境变量,如LD_LIBRARY_PATH,以确保系统能够找到CuDNN的库文件。 验证安是否成功也是关键步骤。用户可以通过运行一些示例代码或使用命令检查安版本,比如使用dpkg查询已安的包或者检查头文件和库的版本。 此外,用户可能还需要考虑多版本CUDA共存的情况,这时候可能需要使用符号链接或环境变量切换版本,但用户当前的问题主要是针对CUDA 12.4的CuDNN安,所以这部分可能不需要深入,但可以提到相关参考资料中的多版本切换方法。 需要确保引用的资料正确,用户提供的引用[1]提到多版本CUDA切换,引用[2]关于选择对应CUDA版本,引用[4]关于验证安的命令。这些都可以在回答中适当引用,以增强可靠性。 最后,生成相关问题时要围绕CuDNN和CUDA的兼容性、安后的验证方法以及常见问题处理等,这样用户如果有进一步的问题可以自行参考。</think>### 分步指南:安CUDA 12.4兼容的CUDNN版本 1. **确认CUDA版本兼容性** 首先通过命令验证当前CUDA版本是否为12.4: ```bash nvcc --version ``` 若输出包含`release 12.4`则继续操作。若未安CUDA 12.4,需先完成CUDA[^2]。 2. **选择CUDNN版本** 访问[NVIDIA CUDNN官方下载页](https://developer.nvidia.com/cudnn),注册并登录账户。选择支持CUDA 12.4的CUDNN版本(例如CUDNN 8.9.x系列),下载对应的**Local Installer for Linux (Tar)**或**Debian Package**。 3. **通过Tar包安(推荐方式)** ```bash # 解压下载的tar文件(文件名可能不同) tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.tar.xz # 复制文件到CUDA目录 sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.4/include sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-12.4/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.4/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.4/lib64/libcudnn* ``` 4. **通过Deb包安(可选)** ```bash sudo dpkg -i libcudnn8_8.9.7.29-1+cuda12.4_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.9.7.29-1+cuda12.4_amd64.deb ``` 5. **验证安** 使用以下命令检查CUDNN版本: ```bash cat /usr/local/cuda-12.4/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 若输出类似`#define CUDNN_MAJOR 8`,则表明安成功[^4]。 6. **设置环境变量** 在`~/.bashrc`中添加: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 执行`source ~/.bashrc`使配置生效。
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
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