【环境配置】Conda虚拟环境中安装cuda

最新推荐文章于 2025-04-27 14:46:37 发布
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分类专栏： 环境配置 文章标签： anaconda 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfhsfdhdfajhsr/article/details/117792457
本文介绍如何在Linux系统中使用Conda创建并安装指定版本CUDA工具包的方法，通过设置不同的虚拟环境来适配各种深度学习框架的需求。

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

在linux中创建的Conda环境，不同了虚拟环境可以安装不同的之间cuda不影响。这样可以适配不同的深度学习环境。
命令如下，当然可以后面换不同的源加速下载速度。

conda install cudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/linux-64/
conda虚拟环境中安装cuda方法、遇到的问题
记录学习过程中的笔记
10-28 8493
nvcc是与CUDA Toolkit一起安装的CUDA compiler-driver tool，它只知道它自身构建时的CUDA runtime版本，并不知道安装了什么版本的GPU driver，甚至不知道是否安装了GPU driver。CUDA有 runtime api 和 driver api，两者都有对应的CUDA版本， nvcc -V 显示的就是前者对应的CUDA版本，而 nvidia-smi显示的是后者对应的CUDA版本。只要找到对应cuda版本的文件，复制到虚拟环境cuda路径下即可。
Conda虚拟环境中CUDA、cudnn、pytorch安装
m0_62118546的博客
01-13 1009
显卡 || CUDA = DRIVER驱动 + 动态链接库 |一个电脑只需要装一个完整的CUDA（即DRIVER+动态链接库）。在虚拟环境中，只需要装部分cuda，即动态链接库即可。
深度学习环境配置——conda虚拟环境安装CUDA和CUDNN
tyyhmtyyhm的博客
03-20 1万+
人生来就不是为了被打败的，人能够被毁灭，但是不能够被打败。—— 海明威《老人与海》
Ubuntu20.04 安装强化学习环境（CUDA、Conda）
最新发布
m0_72817408的博客
04-27 1450
Ubuntu20.04配置强化学习环境
conda虚拟环境中安装cuda和cudnn
知识搬运者
08-24 7475
找到自己想要的cuda版本后，先把cuda下载到本地。首先使用conda activate name命令把conda环境激活到目标环境。首先安装与cuda相匹配的pytorch和torchvision包，可以去。执行如下命令进行安装，因为是通过本地安装的，所以需要写明本地包的路径。执行后的结果如图所示，图中标出了cudnn所对应的cuda版本号位置。附：直接使用conda install安装。复制你想要版本的cudnn的下载地址，使用。
conda虚拟环境中安装cuda、cudnn、pytorch
weixin_71109434的博客
05-09 5213
conda虚拟环境安装cuda、cudnn、pytorch，不用切换版本号
conda虚拟环境中安装CUDA、cuDNN、TensorFlow1.11
m0_62648611的博客
07-14 6286
本文主要讲解在conda虚拟环境中安装CUDA、cuDNN、TensorFlow1.11
Windows 11在conda虚拟环境中安装cuda、cudann
lqq
10-26 1427
例如，不同项目可能需要不同版本的 CUDA 或 cuDNN 来支持特定的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）的版本要求。将这些库安装在虚拟环境中，确保每个项目使用其特定的版本，避免系统环境中的全局冲突。在深度学习开发中，不同的深度学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）可能对 CUDA、cuDNN 的版本有不同的要求。在虚拟环境中安装专用版本，能够确保不同项目在不同的依赖版本下正确运行，避免在系统范围内安装多个版本而导致冲突。在开发和测试中，可能需要快速重置或重建环境。
【深度学习】使用Conda虚拟环境安装多个版本的CUDA和CUDNN方便切换
gaocui883的博客
08-21 3722
conda虚拟环境安装CUDA和CUDNN。
keras在GPU环境下配置，conda虚拟环境并安装TensorFlow，cudatoolkit，cudann和jupyter等
weixin_44628096的博客
07-28 1632
keras在GPU环境下配置，conda虚拟环境并安装TensorFlow，cudatoolkit，cudann和jupyter等
ubuntu18.04 conda虚拟环境配置cuda11.0、pytorch1.7.0
weixin_44186929的博客
06-06 2179
在ubuntu18.04中安装多个版本的cuda，并为conda虚拟环境安装pytorch和设置cuda版本。
虚拟环境conda安装cuda11.7和cudnn和pytorch
weixin_44589524的博客
07-11 1万+
关于版本问题，博主先安装的是cu116的版本对应的torch，但之后在安装cudnn时发现只能安装CUDA11.7，为了防止pytorch与cuda版本不对应，于是就卸载重装。再下载对应的cudnn，一定要先下载cudatoolkit再下cudnn，否则在下载cudnn时会同时下载cudatoolkit，导致版本问题！网上安装cudatoolkit有很多方法，但大多已不使用，最便捷的方式是通过官网指令下载。安装完后应显示如图则表示安装成功。但此时环境中仍没有cuda如图。于是在anaconda官网。
使用虚拟环境conda安装不同版本（指定版本）的cuda，cudnn，pytorch
edward_zcl的博客
06-02 6750
背景：在学习深度学习时，我们不可避免的需要跑多个神经网络，而不同的神经网络环境都不一样，所以必须要使用到虚拟环境(如conda)去做环境隔离，安装属于自己的环境。在这环境中，大多神经网络都必须要用到cuda，cudnn。不同的神经网络需求版本不同，所以也需要另行安装，这与前面一篇文章pip安装包的方式还不太一样。安装好显卡驱动后，使用nvidia-smi命令可以查看这个显卡驱动可以安装的最高的cuda版本是多少，如下： Driver Version: 525.89.02 表明当前显卡驱动版本是525.89
conda虚拟环境中安装cuda和cudnn，再也不用头疼版本号的问题了
qq_40397392的博客
07-16 814
conda虚拟环境中安装cuda和cudnn，再也不用头疼版本号的问题了_conda cudnn-优快云博客
【DL笔记】Conda虚拟环境下安装cuda cudnn+PaddlePaddle安装+PaddleDetection
Hansdas的博客
03-04 1603
主要想用下PaddleDetection，然后碰到了一堆问题，大部分最后发现都是环境没装好造成的，所以再这里记录一下：版本一定要装对！版本一定要装对！版本一定要装对！版本一定要装对！版本一定要装对！
使用虚拟环境conda安装不同版本的cuda，cudnn，pytorch
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08-16 2万+
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机器学习之GPU-paddle框架搭建之在conda虚拟环境安装CUDA和CUDNN以及在pycharm中验证paddle是否可运行
yxy_ben的博客
05-23 2244
通常，在本地安装与显卡对应的cuda和cudnn，这样才可以用显卡进行训练。但不同的项目所需框架所支持的CUDA版本是不一样的，而框架和CUDA版本之间又是互相依赖的，所以如果可以灵活地在不同cuda版本间切换将是非常方便的。anaconda就可以实现这个功能。所以可在conda创建的不同虚拟环境中安装不同的cuda和cudnn版本，以此来实现不同cuda版本间的切换。
conda 安装cuda环境
xuguosheng1992的博客
06-21 2万+
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels ...
anconda虚拟环境安装cuda10.2 懒人篇
weixin_44208660的博客
08-20 5385
cuda10.2的个人安装过程，安装成功了很激动，记录一下，如果能提供参考，那很荣幸
conda虚拟环境安装cuda11.8
01-08
### 如何在 Conda 虚拟环境中安装 CUDA 11.8 #### 创建并激活新的 Conda 环境 为了确保环境的独立性和稳定性，在开始之前应该先创建一个新的 Conda 环境： ```bash conda create -n cuda_env python=3.9 conda activate cuda_env ``` #### 安装 NVIDIA CUDA Toolkit 11.8 通过 Conda 渠道可以直接安装特定版本的 CUDA 工具包。对于 CUDA 11.8 的安装命令如下所示[^1]: ```bash conda install cudatoolkit=11.8 -c nvidia/label/cuda-11.8.0 ``` 这条指令会从 Nvidia 提供的通道中获取并安装对应版本的 CUDA 库文件。 #### 验证安装成功与否 完成上述操作之后，可以通过 Python 中导入 `torch` 并打印其使用的 CUDA 版本来验证是否正确配置了所需的 GPU 支持: ```python import torch print(torch.version.cuda) ``` 如果输出显示为 "11.8.*" 则说明已经成功设置了目标环境下的 CUDA 11.8[^2]。
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