Windows下CUDA11.0的卸载

最新推荐文章于 2025-07-28 13:10:01 发布
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文章标签： cuda windows 人工智能 机器学习 pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43184300/article/details/109715588
本文介绍了如何在Windows系统中卸载CUDA11.0，包括通过控制面板和使用卸载工具Geek清理注册表。如果误删组件，可从NVIDIA官网下载对应显卡驱动进行修复。

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

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.youkuaiyun.com/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。

在这里插入图片描述

如果误删了其他的组件怎么办

小问题，直接到官网下载显卡对应的驱动即可。
在这里插入图片描述
例如我的显卡是1050，我可以直接下载对应驱动：
在这里插入图片描述
或者通过安装Experience自动检测一步到位：
在这里插入图片描述

超详细 CUDA 安装与卸载过程（图文教程）
qq_41946216的博客
12-25 3万+
通过查看，电脑的显卡配置为NVIDIA，Cuda最高版本是12.0，因此Cuda需要安装12.0或12.0以下版本。查看显卡是否是英伟达，如果是英伟达，则可以进行安装Cuda，否则不能安装Cuda。查看显卡大小，可以通过任务管理器查看，到性能中找gpu，发现显卡大小是8G。在dos创建输入命令：nvidia-smi。win+r 进入命令行，输入cmd。
Windows环境下CUDA及cuDNN安装及卸载记录
m0_53883779的博客
01-19 6193
nvidia-smi得到合适的安装版本，来到官网选择对应版本。注意只可选择同版本或者低版本。
彻底卸载 CUDA 与 cuDNN 指南：告别版本冲突，纯净配置深度学习环境
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07-09 1091
《深度学习环境配置：彻底卸载CUDA和cuDNN指南》摘要 本文提供了完整卸载CUDA和cuDNN的详细流程，解决深度学习环境配置中的版本冲突问题。操作步骤包括：1）通过控制面板卸载所有CUDA相关程序但保留显卡驱动；2）手动清理环境变量中的CUDA路径；3）删除安装目录残留文件；4）重启后验证卸载效果。核心要点在于"程序卸载+环境变量清理+文件夹删除"三管齐下，确保旧版本完全清除。该方法适用于Windows系统，能有效避免后续环境配置中的兼容性问题，为安装新版本或切换环境做好准备。
win11 CUDA(12.3) + cuDNN(12.x) 卸载
ZChen1996的博客
12-10 3332
本文是对应win11+RTX4070Ti 安装 CUDA + cuDNN（图文教程）的卸载。
Windows11中卸载CUDA并安装新的版本
boss-dog
05-05 1818
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“
win11+Anaconda+CUDA11.x+cuDNN+Pytorch的卸载与安装
CstRsyl的博客
11-03 1万+
之前已经花了很长时间配置了Anaconda+Cuda+Cudnn，但由于遇到了以下问题需要全部重新安装，因此记录以下过程。
卸载CUDA（Windows）
最新发布
m0_71546806的博客
07-28 1002
→「卸载设备」，勾选「删除此设备的驱动程序软件」，点击「卸载」。完成后重启电脑，系统会自动安装基础驱动。，打开注册表编辑器。依次点击「文件」→「导出」，选择保存路径并命名为。右键「此电脑」→「属性」→「高级系统设置」→「环境变量」。，在「注册表清理」中扫描并修复残留的 CUDA 相关条目。若提示「不是内部或外部命令」，说明 CUDA 已彻底卸载。，选择「控制面板」→「程序」→「程序和功能」。选择「设备管理器」，展开「显示适配器」。无需重启，环境变量修改会立即生效。等关键词，确认无任何文件残留。
win10在anaconda虚拟环境下安装cuda11.0+TensorFlow2.4.0+pytorch1.7.1+cudnn8.0
weixin_45913151的博客
06-29 2205
win10在anaconda虚拟环境下安装cuda11.0+TensorFlow2.4.0+pytorch1.7.1+cudnn8.0+python3.8+opencv
CUDA11.0 如何配置下载Pytorch1.0.0
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05-11 1022
挣扎了两个下午 参考文章 1.Windows下安装PyTorch1.0_nudt_qxx的博客-优快云博客_windows安装pytorch 2.WIN10搭建深度学习环境（Pytorch1.0.0+Python3.7+Anaconda5.3.1+CUDA10.0+Pycharm）_读博好难啊的博客-优快云博客_windows10 搭建深度学习环境 联邦学习目前学习Model-Contrastive Federated Learning这篇论文要求环境为 PyTorch >= 1.0.0
2025最新最全Cuda安装，深度学习环境配置（已踩太多坑）Win10+VS2019+Cuda11.0+Cudnn8.9.7+python3.8+pytorch1.7.0+tensorflow2.10
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完美最新的win10本地Cuda深度学习python环境安装。Win10+VS2019+Cuda11.0+Cudnn8.9.7+python3.8+pytorch1.7.0+tensorflow2.10。附全部安装包和详细安装流程，以及安装常见问题，版本对应关系等。
ubuntu20.04 安装 nvidia-driver cuda11.0 cudnn pytorch1.7 opencv fasterRCNN
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写在开头，我用的是 pip，而非conda。 目录 1、安装ubuntu 1.1 准备iso 1.2 制作启动盘 1.3 按部就班装ubuntu系统 2、安装nvidia驱动 2.1 是否存在驱动 3、安装cuda 4、安装cudnn 5、安装pytorch 6、安装pycharm 7、安装opencv 1、安装ubuntu 1.1 准备iso 官方地址：https://ubuntu.com/download/desktop LTS是长期维护版本，建议选择带有LTS后缀.
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WIN10+RTX 2080Ti深度学习平台搭建 前置声明：博文中有一些图片来自网上截图（因为安装完成后做的记录，有些安装过程图嫌麻烦没有复现），侵删。 可选步骤： 如果之前有python环境，需要卸载掉全部依赖包，进而再次重新安装的话，那需要知道如何一次性卸载掉全部原有python依赖包。操作方法如下： 第一步：打开CMD，随便进入一个目录下（这里我进入的是C:\Program Files\Python38\Scripts），然后执行下面的命令（txt文件名自己取）： pip freeze > re
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本文介绍如何正确彻底卸载CUDA和cuDNN，避免重新安装不同版本的CUDA时出现报错的困扰，方便读者对资源的管理与应用。1.卸载所有与CUDA有关的程序。2.删除环境变量。3.删除文件夹。按照本文三个步骤就可以把CUDA和cuDNN删除干净了！
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07-03 849
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