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  • 版本cuda共存

    万次阅读 2019-01-17 20:33:51
    首先在机器中安装一个版本的cuda,...安装了两个版本的cuda之后,需要安装anaconda(安装参考链接)来控制python版本以及tensorflow-gpu版本。(其实是因为tensorflow-gpu版本的不同,才要求cuda版本不同的。) 假设第...
    1. 首先在机器中安装一个版本的cuda,参考链接

    2. 然后再安装另一个版本的cuda时,不要配置环境变量(这样可以保证默认使用第一个版本的cuda),然后安装相应版本的cudnn即可。

    3. 安装了两个版本的cuda之后,需要安装anaconda(安装参考链接)来控制python版本以及tensorflow-gpu版本。(其实是因为tensorflow-gpu版本的不同,才要求cuda版本不同的。)

    4. 假设第一次安装的版本如下:tensorfow-gpu1.4 + cuda8.0 + cudnn6.0 + python3.4(即本机的默认环境),但是你现在需要运行tensorflow-gpu1.6 + cuda9.0 + cudnn7.0 + python3.5。那么你需要执行以下步骤
      a. 先用anaconda创建一个虚拟环境:$ conda create -n cuda_test python=3.5
      b. 开启tensorflow-gpu1.6的虚拟环境:$ source activate cuda_test
      c. 新建启动该虚拟环境时需要运行的脚本:

      $ mkdir -p /home/username/.conda/envs/cuda_test/etc/conda/activate.d
      $ vim /home/username/.conda/envs/cuda_test/etc/conda/activate.d/activate.sh
      $ chmod +x /home/username/.conda/envs/cuda_test/etc/conda/activate.d/activate.sh
      

      在脚本中输入以下内容,使该虚拟环境启动时,自动切换为cuda9.0:

      ORIGINAL_CUDA_HOME=$CUDA_HOME
      ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH
      export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0
      export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
      

      d. 新建退出该虚拟环境时需要运行的脚本:

      $ mkdir -p /home/username/.conda/envs/cuda_test/etc/conda/deactivate.d
      $ vim /home/username/.conda/envs/cuda_test/etc/conda/deactivate.d/deactivate.sh
      $ chmod +x /home/username/.conda/envs/cuda_test/etc/conda/deactivate.d/deactivate.sh
      

      在脚本中输入以下内容,使该虚拟环境退出时,自动切换为本机默认环境(即cuda8.0):

      export CUDA_HOME=$ORIGINAL_CUDA_HOME
      export LD_LIBRARY_PATH=$ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH
      unset ORIGINAL_CUDA_HOME
      unset ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH
      
    5. 至此,多版本cuda共存的问题就解决了。如果使用不同版本的tensorflow-gpu,就可以自动切换cuda版本了。如果版本多于两个,利用同样的原理进行配置启动与退出时的规则即可。

    展开全文
  • 曾一度怀疑不能同时个版本,但经过查阅,发现 Ubuntu 上多版本CUDA是可以共存的,只是需要在使用时动态切换。 解决方案 需要修改 /usr/local/cuda软链接的指向,它指向哪个版本便会使用哪个版本cuda,...

    问题

    很多人的 CUDA 直接装在了 base 环境中,在需要新的版本时,直接安装新的又会”覆盖“掉原来的版本,造成原来那个版本的 CUDA 不可用,别问我怎么知道的。。。

    曾一度怀疑不能同时装多个版本,但经过查阅,发现 Ubuntu 上多版本CUDA是可以共存的,只是需要在使用时动态切换。

    解决方案

    【思路】在你安装CUDA后,会出现如下文件:/usr/local/cuda-9.0/usr/local/cuda, 前者是你安装的该版本CUDA的具体内容,而后者是指向该具体版本的软链接,我们只需要修改这个软链接的指向便可以实现不同CUDA版本之间的切换。

    【操作流程】

    1. 删除原来的软链接,需要在 /usr/local 目录下:sudo rm -rf /usr/local/cuda

    2. 创建新的软链接,cuda-9.0 换成你需要的版本(已安装):sudo ln -s /usr/local/cuda-9.0 /usr/local/cuda

    3. 验证操作,查看新的软链接的指向内容:sudo stat /usr/local/cuda

    后记

    多个CUDA共存问题,其根源在于多个CUDA都安装在了同一个环境中(默认为base),若在安装的时候直接指定不同的安装目录,则不会出现这种问题。

    另,Anaconda 对于环境的控制是真的舒服,Anaconda + Pycharm 满足你的各种姿势,强烈安利!

    展开全文
  • 【已解决】兼容多个版本CUDA

    千次阅读 2020-05-21 02:34:09
    不同的论文有不同的要求,之前安装了CUDA8+CUDNN6,现在又要个CUDA9 1 下载对应版本的软件 不同版本的TF-GPU对CUDA+CUDNN的要求在上一文有指出,跳转博文【软件安装】根据Tensorflow-GPU安装CUDA+CUDNN 如何...

    目录

    0背景

    1 下载对应版本的软件

    2 安装

    2.1 安装CUDA v9                2.2 测试            2.3 CUDNN略

    3 踩坑记录

    消失的第一个文件

    安装过程中遇到闪屏、黑屏等问题的处理方法(未测试,仅供参考)

    4 参考


    0背景

    之前安装了CUDA8+CUDNN6,现在又想装一个CUDA9

    (参考了一些网上教程,好像先装CUDA8,再装CUDA9,否则会冲突,但是未测试,仅供参考)

    1 下载对应版本的软件

    不同版本的TF-GPU对CUDA+CUDNN的要求在上一文有指出,跳转博文【软件安装】根据Tensorflow-GPU安装CUDA+CUDNN

    如何在官网下载也在上一文讲过了,略过

    CUDA 官网下载

    CUDNN 官网下载(要注册登录)

    2 安装

    2.1 安装CUDA v9

    要注意选择自定义安装,把安装位置和其他版本的CUDA区分开来,否则会覆盖安装(未亲自测试是否会覆盖安装,下次试试)。

    为了方便,把所有CUDA相关文件放到一起

    记住最后一个路径,后面配置要用

    2.2 测试

    安装成功,测试一下

    确实显示了刚刚安装的 V9.2 

    为什么没有配置环境变量就变成9.2版本了,之前的版本会不会不能用了?

    因为CUDA已经自动做好了环境变量配置,博主运行了之前的CUDA v8.0,正常可以运行√

    2.3 CUDNN略

    CUDNN 的安装也很方便,解压压缩包,把文件都放到CUDA development目录下(最后有一个配置文件路径)的对应文件中。

    不会的指路【软件安装】根据Tensorflow-GPU安装CUDA+CUDNN

    3 踩坑记录

    消失的第一个文件

    按照我自己的步骤,在v9.2下应该有三个文件夹:CUDA、NVIDIA GPU Computing Toolkit、CUDA Samples

    但是安装完打开只有两个

    这是正常的,另一个文件在安装完后会自动消失

    4 参考

    win10下安装多个cuda(cuda9.0和10.0),并自由切换版本

    ——感觉有点不靠谱

    说是要配置path路径,哪个版本在上面,系统默认使用哪个版本的CUDA。但是测试后发现,并不需要配置path,不用切换,可以正常使用8/9。

    深度学习配置CUDA8.0/9.0及对应版本cuDNN安装

    安装过程中遇到闪屏、黑屏等问题的处理方法(未测试,仅供参考)

    有的电脑会在安装过程中闪动,之后安装直接成功。直接安装成功可以直接跳到验证阶段。

    有的电脑,比如说笔者的电脑,会黑屏,然后再无响应

    长按机箱关机键关机,重启电脑,再次运行安装程序,即CUDA安装再来一遍,此后安装成功,也不会黑屏。

    展开全文
  • 这个问题迟早要遇到… ...tensorflow-gpu安装【同时安装多个CUDA版本】 安装多版本 cuda ,多版本之间切换 在ubuntu上安装多个版本的CUDA,并且可以随时切换 CUDA卸载 win10 卸载cuda windows如何卸载cuda8.0
    展开全文
  • 网上有关于Linux下安装多版本...先按照自己之前第一个版本cuda时的步骤,原封不动照搬到你要的第二个cuda上,不要怀疑。(下载cuda文件,点击安装,然后一段时间后会跳转到问你是要精简安装还是自定义安装,反...
  • 假设之前已经有cuda10,我们需要安装cuda9.0. 首先下载cuda9.0,文件名为cuda_9.0.176_384.81_linux.run 然后解压 sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run 这一步的时候,系统询问是否再安装NVIDA的时候选N,是否...
  • cuda9.1cuda9.0时的两个问题

    千次阅读 2018-08-01 11:34:14
    一开始想的是在保留cuda9.1的基础上,再安装cuda9.0 (1)报错:libcudnn-dev 依赖于cudnn7.0+cuda9.1,但是cudnn7.1+cuda9.0正要被安装。 之后无论什么操作机会都会被这一句给卡住。当时直接手动删了/usr/local下...
  • 参考cuda网址:https://blog.csdn.net/Ding_xiaofei/article/details/86109416 参考cudnn网址:... 安装cuda 下载合适的版本 https://blog.csdn.net/Maple2014/article/details/78574275 ...
  • 很多刚接触深度学习的朋友面临的第一大坎就是开发环境的配置,经常一折腾就是一天,更有甚至十天半月也不一定能让代码跑起来,实在是大大滴不友好。环境配置问题一般都是各个框架与cuda版本的...
  • 显卡驱动:440.59(最新的驱动的原因是支持最新的cuda10.2,可支持多种cuda) 显卡驱动:cuda10.2 tf:tensorflow-gpu:1.14 ,cuda:10.1,cudnn:7.6.5 torch:pytorch:1,5,torch:0.6,cuda:10.2,cudnn:7.6.5
  • 安装多版本 cuda ,多版本之间切换

    万次阅读 多人点赞 2017-11-19 14:26:29
    安装多版本 cuda ,多版本之间切换
  • 比如:已经安装了高版本cuda 和 对应驱动, 而 这驱动 同时也支持 低版本CUDA运行,这种情况通过 修改 配置 文件的方式 ,可以 自由进行 cuda 的切换。 但是如果系统先安装的 cuda9 和对应驱动, 然后你想要给...
  • Ubuntu 多版本 CUDA 共存

    千次阅读 2018-11-16 16:59:43
    因为之前在电脑上已经了 Python3.6 + Tensorflow 1.11,所以用 Acaconda 创建了一 Python2.7 的环境,在里面 Tensorflow 1.4 ,但是这样有一问题,就是 CUDA 不兼容,Tendoflow 1.4 需要 CUDA8.0 + cuDNN 6...
  • git clone到的深度学习的代码需要使用各种不同版本的Tensorflow、PyTorch等库,而这些库不同版本所依赖的CUDA版本也不尽相同,所以在配置环境时会带来麻烦,实现不同版本CUDA的直接切换十分必要。 保证多...
  • 查看cuda版本和cudnn版本 查看cuda版本 nvcc –V 或者 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 那我们来看一下我现在的版本:cuda-10.1...
  • 同一台电脑使用多个版本cuda方法

    千次阅读 2020-03-06 18:47:26
    最近使用的tf2.1需要cuda10.1版本,而mxnet-cu90的gpu版本需要cuda9.0版本,所以需要在两个cuda版本之间切换。 安装新的cuda并不会将原cuda覆盖掉。使用时只需要在系统的环境变量中将相应的cuda版本号重新修改成需要...
  • Windows系统下安装多个版本cuda、cudnn,以及切换使用

    万次阅读 多人点赞 2019-06-07 21:21:31
    一 安装 安装不同版本的方法都是一样,且相互之间没影响,可放心的选择默认安装 ...二 切换使用 方法一 哪个版本不用时,就把那个环境变量中的path路径改为非实际路径...需要用的版本,就在环境变量中将CUDA_PATH,NVC...
  • 目前1.x 版本的 tensorflow-gpu 只适合 cuda 9.0,因此我需要把默认的cuda换为 9.0 。 亲测可用方法如下: - 1 哪个版本不用时,就把那个环境变量中的path路径暂时删除 - 2 需要用的版本,就在环境变量中将CUDA_...
  • 因此,我们可以在Pycharm的虚拟环境下安装cuda,每工程配置一自己的虚拟环境和对应的cuda版本,这样就可以任意切换cuda版本,并且不会影响外部环境。 1. 安装Anaconda 首先需要在电脑上安装Anaconda,Anaconda...
  • 如何在电脑上安装多个版本CUDA

    千次阅读 2021-01-09 20:55:25
    10.0…无可奈何只能安装多个CUDA 文章目录环境配置CUDA下载安装(已存在一个)cuDNN下载安装环境变量配置测试 环境配置 CUDA9.2,cuDNN7.1.4 想了解如何配置正确的环境,避免包版本的冲突,可以到这里了解一下conda...
  • 参考1确定了【高版本gpu driver 可以兼容 低版本】,所以放心卸载仅支持cuda8.0的旧版,安装支持cuda9.0的新版gpu driver。因为driver与硬件相关,暂时我找不到可以隔离的方案 至于隔离cuda,至少有种方案: ...
  • 我的机器是CUDA16.04的,之前CUDA10.0,因为一些原因,现在需要安转CUDA9.0。 1.首先https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=...
  • 重新配置配置太麻烦了,所以需要同时安装多个cuda,但window安装一个版本后,安装另一个过程中会自动删除前面版本。 下面是最简单的切换方式 1. 查看当前使用的cuda版本,之前安装好的,没有安装的话,就先安装好...
  • 普通用户不使用sudo安装多版本CUDA和cuDNN确定安装的软件版本下载CUDA Toolkit下载cuDNN安装CUDA配置cuDNN配置用户环境变量安装多版本的CUDA,然后在不同的CUDA版本之下进行切换。 一、确定安装的软件版...
  • Ubuntu 多个cuda版本切换问题 按照网上步骤,安装上两个 cuda版本,如cuda9.0和cuda10.0,安装步骤自行百度,有大量资源。如下图:在 /usr/local/路径下有三个cuda文件夹:其中cuda为软连接,连接为你最后安装的cuda...
  • 版本cuda 共存使用

    千次阅读 2018-07-19 13:21:55
    实验室服务器多人使用,使用的tf框架版本不同,所需要的cuda不同。因此,需要共存使用。 首先,在安装cuda前,先确保显卡驱动是最新的(因为可以向下兼容,如果驱动版本较老无法使用cuda9.0)。 显卡驱动卸载与...
  • 此方法是在cuda8+cudnn... 环境:ubuntu16.04,GTX1080 Ti,驱动nvidia-384,已装cuda8+cudnn5.1,两个账户aaa,bbb(避免cuda软链切换) cuda9下载可以从英特尔官网下载(runfile)或者到此博客[1]的百度云连接...
  • 参考链接: win10 pytorch安装(cuda + cudnn、anaconda、pytorch Win10安装CUDA10和cuDNN win10下pytorch-gpu安装以及CUDA详细安装过程 TensorFlow-gpu安装(100%成功)

空空如也

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装两个版本的cuda