ubuntu20.04卸载cuda11.4重装cuda11.0

最新推荐文章于 2025-05-27 21:37:34 发布
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该博客详细介绍了如何在CUDA版本过高时进行降级操作，从CUDA 11.4卸载到CUDA 11.0的完整步骤。首先，使用cuda-uninstaller工具卸载CUDA 11.4，然后通过下载并运行cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run安装包安装CUDA 11.0。完成卸载和安装后，验证CUDA版本以确保降级成功。

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

目前CUDA版本为11.4，部分情况下CUDA版本过高，所以尝试降级，卸载CUDA11.4，安装CUDA11.0。

网上教的卸载方式以pl为结尾，都不大对，从11开始卸载方式有变化，具体为：

cd /usr/local/cuda-11.4/bin/
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。

最后扫个尾就可以了：

sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.4

安装cuda11.0

下载cuda：

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之所以写这个贴是因为网上提供的一些方法太旧了，基本上都是在/usr/local/cuda-xx.x/bin文件夹中直接执行卸载程序，但是cuda12.0版本似乎没有这个卸载程序，实现不了，看了诸多帖子无法实现后只好去看官方文档。刚装cuda的时候没仔细看版本，默认安装了cuda12.0，然后发现pytorch并不支持12.0的版本，于是卸载重装，先贴解决办法再吐槽:解决办法是参考的。其中第二步是用来卸载nvidia驱动的，但是我想保留驱动而只卸载cuda所以就跳过了。
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1. 定位到cuda 12.0安装目录的bin文件夹下，如果是默认安装的，目录则为“/usr/local/cuda-12.0/bin/”卸载完之后，“/usr/local/”目录下cuda-12.0的文件夹需要手动删除。服务器中装了11.6、11.7和12.0三个版本的CUDA，本次打算将cuda 12.0卸载了。命令可以看到在bin文件夹下有个cuda-uninstaller，利用它即可完成卸载。执行下述命令，用空格选择cuda 12.0的相关文件，确认后开始卸载。
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由于pytorch还不支持11，所以需要降级，网上教的卸载方式以pl为结尾，都不大对，从11开始卸载方式有变化，具体为： （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）最后扫个尾就可以了：sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.0 ...
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### 如何在 Ubuntu 20.04 上完全卸载 CUDA 为了确保在 Ubuntu 20.04 系统上完全卸载 CUDA，可以按照以下方法操作。这些方法结合了官方文档和社区实践经验，确保系统中不再残留任何与 CUDA 相关的文件或配置。 #### 方法一：通过 `apt-get` 卸载 CUDA 如果 CUDA 是通过 `apt-get` 安装的，可以通过以下命令彻底移除所有相关的组件： ```bash sudo apt-get --purge remove "*cuda*" "*cublas*" "*cufft*" "*cufile*" "*curand*" \ "*cusolver*" "*cusparse*" "*gds-tools*" "*npp*" "*nvjpeg*" "nsight*" "*nvvm*" ``` 这一步会删除所有与 CUDA 工具包相关的软件包[^2]。 接着，卸载 NVIDIA 驱动程序： ```bash sudo apt-get --purge remove "*nvidia*" "libxnvctrl*" ``` 这将清除系统中的 NVIDIA 驱动程序及相关库[^2]。 最后，执行清理操作以移除不必要的依赖项： ```bash sudo apt-get autoremove ``` #### 方法二：使用 CUDA 自带的卸载工具 对于 CUDA 10.1 及更高版本，NVIDIA 提供了一个专门的卸载工具 `cuda-uninstaller`。以下是具体步骤： 1. 进入 CUDA 的安装目录（通常为 `/usr/local/cuda-xx.x/bin/`）。 2. 执行卸载脚本： ```bash sudo ./cuda-uninstaller ``` 3. 删除 CUDA 的安装目录： ```bash sudo rm -rf /usr/local/cuda-xx.x ``` 此方法适用于通过运行安装脚本（如 `.run` 文件）安装的 CUDA 版本[^3]。 #### 方法三：手动清理残留文件 即使完成了上述步骤，仍可能有少量残留文件或环境变量未被清除。建议检查并清理以下内容： 1. **环境变量** 编辑 `~/.bashrc` 或 `/etc/profile` 文件，移除与 CUDA 相关的路径设置，例如： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-xx.x/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-xx.x/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 2. **符号链接** 检查是否存在指向 CUDA 的符号链接，并手动删除： ```bash ls -l /usr/local | grep cuda sudo rm -rf /usr/local/cuda* ``` 3. **配置文件** 清理 `/etc/ld.so.conf.d/` 中与 CUDA 相关的配置文件： ```bash sudo rm /etc/ld.so.conf.d/cuda*.conf sudo ldconfig ``` #### 注意事项 - 在卸载 CUDA 前，请确保没有正在运行的 CUDA 应用程序，以免导致系统不稳定。 - 如果需要重新安装 CUDA，请先确认显卡驱动是否兼容目标 CUDA 版本[^1]。 ```python # 示例代码：检查当前已安装的 CUDA 版本 !nvcc --version ```
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