Ubuntu多CUDA版本安装及切换_ubuntu切换cuda版本-程序员宅基地
技术标签： cuda tensorflow linux 深度学习实践 pytorch
可同时安装多个CUDA版本在/usr/local路径下，使用软连接实现版本的切换
一、查看已安装的CUDA版本
所有已安装的CUDA版本默认保存在/usr/local路径下，cd到该路径下通过ls命令查看：
文件夹中cuda-11.0表示当前计算机上安装了CUDA11.0版本。
二、查看当前使用的CUDA版本
在/usr/local路径下通过stat cuda命令查看当前使用的CUDA版本：
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PAPXqaD5-1623847509060)(C:\Users\Guoych\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210616155245897.png)]](https://img-blog.csdnimg.cn/bf97ce72bc2b41fbb71d6adb8adf8705.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNjczMTE4,size_16,color_FFFFFF,t_70)
上图显示当前软连接建立在cuda-11.0目录上，表明当前使用的是CUDA11.0版本。
使用cat cuda/version.txt可再次确认：
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Px68G75T-1623847509061)(C:\Users\Guoych\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210616155840449.png)]](https://img-blog.csdnimg.cn/72917fc964ed4b3a8fd4c5fafeec0b7a.png)
三、安装新的CUDA版本——CUDA10.0
1、下载对应版本的CUDA安装包（选择下载runfile文件）
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1g7iCK62-1623847509064)(C:\Users\Guoych\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210616163904377.png)]](https://img-blog.csdnimg.cn/eebfcf9a504e42ceb38633f5a5d82f36.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNjczMTE4,size_16,color_FFFFFF,t_70)
2、在下载文件的目录下，通过sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run命令进行安装，安装过程中各项选择如下：
#..一堆协议说明...
#直接按q退出协议说明.
accept/decline/quit: accept #接受协议
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?
y)es/(n)o/(q)uit: n #是否显卡驱动包，由于已经安装显卡驱动，选择n
Install the CUDA 10.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y #是否安装工具包，选择y
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-10.0 ]: #工具包安装地址，默认回车即可
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: n #添加链接**注意这个连接，如果之前安装过另一个版本的cuda，除非你确定想要用这个新版本的cuda，否则这里就建议选no，因为指定该链接后会将cuda指向这个新的版本**
Install the CUDA 10.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: n #不安装样例
安装后，在/usr/local路径下，通过ls命令查看是否存在新安装的CUDA目录：
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nPwUnrYS-1623847509066)(C:\Users\Guoych\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210616171321140.png)]](https://img-blog.csdnimg.cn/fd2e03be949243e997ce29240f10965c.png)
可见，新安装的CUDA10.0已存在于该目录下。
四、安装对应的cuDNN（7.4版本）
安装新的版本的CUDA后，还要安装对应的cuDNN。
1、首先下载对应版本的cuDNN
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5CORbvKz-1623847509068)(C:\Users\Guoych\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210616165014497.png)]](https://img-blog.csdnimg.cn/14de81448bf444ba8820b30e17f9744a.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNjczMTE4,size_16,color_FFFFFF,t_70)
2、cd到cudnn所在的文件夹下进行解压等操作：
tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*
cd /usr/local/cuda-10.0/lib64/
sudo ln -sf libcudnn.so.7.4.2 libcudnn.so.7
五、CUDA版本的切换
1、删除原版本的cuda软连接
sudo rm -rf /usr/local/cuda
2、建立新的指向cuda-10.0的软连接
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda
3、重新查看当前CUDA版本
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-biJrOkmU-1623847509069)(C:\Users\Guoych\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210616175518876.png)]](https://img-blog.csdnimg.cn/4f73414eee5c4354b213a7f1c44ad188.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNjczMTE4,size_16,color_FFFFFF,t_70)
显示当前使用的CUDA版本已转换成CUDA10.0
补充
确认是否已将cuda添加到环境变量，在命令行使用如下命令打开配置文件：
sudo gedit ~/.bashrc
在最后确认有没有下面这几行内容
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
如果没有，将其添加到~/.bashrc的最后，然后运行命令
source ~/.bashrc
使配置的环境变量生效。
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