完全卸载cuda9

最新推荐文章于 2025-05-27 21:37:34 发布
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2023.05.30-ubuntu22.04多卡服务器卸载cuda重新安装（踩坑不断版本）
熊猫小妖的AI世界
06-01 2486
NVIDIA 官方文档了解 CUDA、CUDNN 和 TensorRT 的安装流程和配置方法，请见。
linux ubuntu 18.04 卸载cuda10.2 安装cuda 9.0
Hello Word!
03-26 1万+
$ sudo /usr/local/cuda-10.2/bin/cuda-uninstaller 或者 $ cd /usr/local/cuda-10.2/bin $ sudo ./cuda-uninstaller
Ubuntu 非管理员权限 卸载安装cuda和cudnn版本
Miya_coding的博客
09-12 4206
原本在服务器上个人账号下安装的是cuda9.2版本（NVIDA默认的最新版本），但是运行代码时报错。 这是跟driver版本对不上的原因。查看了一下driver版本是384.111 接着找到了这个网址https://stackoverflow.com/questions/30820513/what-is-version-of-cuda-for-nvidia-304-125/308206...
彻底卸载CUDA、cuDNN详细教程
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qq_62928482的博客
06-12 6万+
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！
CUDA、cuDNN、TensorRT安装卸载指南
A_tidote的博客
05-27 1356
cuda、cuDNN、TensorRT安装
彻底卸载cuda
雪剑封心
02-12 1万+
卸载cuda 查询命令 sudo dpkg -l | grep cuda 使用命令卸载cuda及cudnn包 sudo dpkg -P 包名 途可能会出现依赖包的问题卸载失败如图： 思路：修改卸载顺序 此时先卸载cuda-documentation-10-2再卸载即可
Ubuntu 16.04卸载cuda-9.1
qq_22532597的博客
03-29 4160
网上很多卸载cuda的方法需要重启系统或者重启图形界面，因为我使用ssh远程连接的服务器，所以也没有考虑重启图形界面。首先开始卸载cuda-9:sudo apt-get remove cuda sudo apt-get autocleansudo apt-get remove cuda*然后在目录切换到/esr/local/下cd /usr/local/sudo rm -r cuda-9.1  #...
【抄作业】ubuntu完全卸载CUDA，彻底卸载cuda，卸载不同版本的cuda，cuda不同版本的卸载方法
BetrayFree的博客
12-14 9568
我们都知道，cuda的一般卸载需要依次选中需要卸载的CUDA包，鼠标右键点击卸载即可，一般需要保留3个已经安装的CUDA包，分别为NVIDIA GeForce Experience x.x.x.x、NVIDIA PhysX 系统软件 x.x.x、NVIDIA 图形驱动程序 x.x。因为cudnn文件还在的缘故，自己的cuda-xx.x文件夹仍然在，需要手动删除。我想大家都会有这个疑问，同样，我也是，因为cuda所安装需要的依赖和其他东西太多，而且为了兼容性，可能还会附带安装其他版本的内容，这是很常见的。
ubuntu完全卸载CUDA
weixin_44711603的博客
11-27 5万+
CUDA的卸载方法网上都有很多，但是几乎都是错的，我在卸载cuda时基本试了个遍，各种踩坑。 能查到的方法一般都是从官方文档搬过来的，然而这种方法并不能将cuda完全卸掉。这里把官方文档的方法贴出来： sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "*cufft*" "*curand*" \ "*cusolver*" "*cusparse*" "*npp*" "*nvjpeg*" "cuda*" "nsight*" 我运行过这个命令，运行完之后，命令行输入nvcc -
WSL完全安装和卸载cuda
weixin_44334573的博客
08-22 3157
通过WSL，可以直接在Windows上运行Linux命令行工具、应用和服务，从而简化了跨平台开发和测试的工作流程。发现还有很多残留的12.6版本相关的组件和依赖没有清理干净，这个时候，我们需要检查一下依赖关系，使用。发现自己cuda安装的版本为12.6，高于提示的版本，故重新安装11.8，按照网上的方法进行卸载后。这个时候，我们再按照安装教程，在官网选择比自己硬件驱动cuda版本更低的版本进行安装。这就说明了cuda没有删除干净，在网上查找了方法后，卸载本体和环境的方法大致如下，在处理依赖问题时通常比。
安装及卸载CUDA
jiao_mrswang的博客
07-10 5372
安装CUDA有两种方法： 第一种：先装好对应CUDA需要的版本号，在装CUDA时选择不要重新安装驱动 第二种：卸载掉已存在的驱动即确保系统上没有安装驱动，直接安装CUDA 本人采用第二种安装方式，步骤如下： 一、查看驱动是否安装: nvidia-smi 二、如果驱动存在则卸载该驱动 sudo service lightdm stop （停止图形界面） sudo apt-get...
卸载cuda
qq_32172681的博客
03-02 831
（1）运行删除脚本： 执行 cd到/usr/local/cuda/bin下，执行sudo ./cuda-uninstaller,用空格键勾选以下几项，选择done，提示Successfully uninstalled 完成卸载。 、 2) 删除安装文件夹 sudo rm -rf cuda sudo rm -r cuda-10.1 ...
卸载CUDA9安装CUDA8
z411470859的博客
10-12 154
https://blog.youkuaiyun.com/Teeyohuang/article/details/81052770
如何彻底卸载CUDA？
地理信息系统、摄影测量与遥感、人工智能
01-09 2291
如何彻底卸载CUDA？
如何彻底卸载 CUDA 和 cudnn并为后续其他版本的安装做准备
No12angle的博客
02-11 3万+
在电脑重启后，您可以下载并安装您想要的 CUDA 和 cuDNN 的新版本。务必下载与您的显卡和系统兼容的版本，并按照 NVIDIA 提供的说明进行安装。您可以使用如 CCleaner 等第三方清理工具来帮助清理这些残留项，但请谨慎使用，并确保您知道自己在做什么，因为不当使用这些工具可能会对系统造成损害。cuDNN 通常不提供标准的卸载程序，因为它是一系列的库文件和一个包含头文件的目录。确保在安装新版本的过程中仔细阅读所有的说明，并在必要时更新您的环境变量以反映新的安装路径。
windows卸载cuda9.0安装cuda10.0
qq_37668436的博客
09-14 2328
前言 使用paddle框架，更新了ppyolo，升级了paddle版本之前装的cuda9.0不适配了，卸载了安装cuda10.0，记录一下 卸载 进入卸载的面板： 参考了下同学没装cuda的电脑： ok，删除多余的项目即可。 其实还可以看看安装时间，就像我的cuda9.0是4.12日安装的，安装日期是那天的就没跑了。 卸载完成： 安装cuda10.0 下载cuda toolkit：传送门 如图勾选： 双击安装一直默认即可。 验证安装：cmd命令后输入nvcc -V 下载cudnn 链接：https
Remove CUDA 9, Re install CUDA 8
EndlessEpoch的博客
09-29 1691
CUDA 9 just released, tensorflow have not support CUDA9 yet.  download  CUDA 8.0 at https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive.  or click "Legacy Release" on the bottom of page
ubuntu16.4安装和卸载cuda9.0+cudnn7.1以及ubuntu20.04安装cuda11.6
zhangyue123的博客
08-20 1063
一. 安装 cuda 下载cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 事前安装过驱动，所以不安装。 在.bashrc的末尾添加环境变量： exportPATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 使设置生效：source ~/.bashrc 验证cuda是否安装成功...
CUDA 的卸载
m0_59705760的博客
07-12 2万+
CUDA 的卸载操作
如何完全卸载CUDA
最新发布
06-16
### 如何在电脑上完全卸载 CUDA，包括清理残留文件和注册表项 为了彻底卸载 CUDA 并确保系统中没有残留文件或注册表项，可以按照以下方法操作： #### 卸载 CUDA 软件 通过标准方式卸载已安装的 CUDA 软件。打开“控制面板” > “程序和功能”，找到与 CUDA 相关的条目并选择卸载[^1]。 #### 清理环境变量 检查系统环境变量中是否存在与 CUDA 相关的路径。如果存在，删除这些路径以避免干扰后续安装。例如，可能需要从 `PATH` 环境变量中移除类似以下的路径： ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin ``` #### 清理注册表项 使用注册表编辑器（`regedit`）查找并删除所有与 CUDA 或 cuDNN 相关的注册表项。具体步骤如下： - 打开注册表编辑器。 - 选择“文件” > “导出”以备份整个注册表，防止误删导致系统问题[^2]。 - 使用注册表编辑器的搜索功能（`Ctrl + F`），查找关键词如“CUDA”或“cudnn”。 - 仔细检查搜索结果，确保只删除与目标 CUDA 版本相关的注册表项[^2]。 #### 删除残留文件 手动检查并删除可能存在的 CUDA 安装目录。默认情况下，CUDA 工具包通常安装在以下路径中： ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA ``` 此外，还需检查其他可能存放 CUDA 文件的位置，例如用户主目录下的 `.nv` 文件夹或其他自定义安装路径。 #### 重置 NVIDIA 驱动 有时，CUDA 的安装可能会更新或修改 NVIDIA 驱动程序。为了确保系统状态干净，建议重新安装最新的 NVIDIA 驱动程序。可以通过 NVIDIA 官方网站下载并安装适合当前硬件的驱动版本。 #### 验证卸载是否成功 完成上述操作后，可以通过以下方法验证 CUDA 是否已被完全卸载： - 在命令提示符中运行 `nvcc --version`。如果 CUDA 已成功卸载，此命令将返回错误信息，表明未找到相关工具[^1]。 - 检查 `nvidia-smi` 输出，确认其中不再包含与 CUDA 相关的信息。 ```python # 示例：尝试调用 nvcc 检查 CUDA 是否存在 import subprocess try: result = subprocess.run(['nvcc', '--version'], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) if result.returncode != 0: print("CUDA 已被成功卸载") else: print("CUDA 仍然存在") except FileNotFoundError: print("CUDA 已被成功卸载") ```
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