Ubuntu 配置多個版本cuda(10.0、10.1)

很多剛接觸深度學習的朋友面臨的第一個大坎就是開發環境的配置，經常一折騰就是一兩天，更有甚至十天半月也不一定能讓代碼跑起來，實在是大大滴不友好。

環境配置問題一般都是各個框架與cuda版本的適配問題，裝不好cuda就沒辦法調用gpu進行快速訓練或推理，所以深度學習要是用不上gpu這不相當於學習了個寂寞！

多提一句，很多童鞋一開始就是接觸的tensorflow，特別在tf1.x時代，各個tf版本與不同cuda版本的適配，經常被搞得欲仙欲死，直接從入門到放棄。

今天給大家簡單介紹一下如何在Ubuntu系統安裝多個版本的cuda，有需要時順滑進行切換，非常方便。

cuda、cudnn官方下載連結：

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

在官網下載不同版本的cuda版本以及對應的cudnn版本，cudnn需要先註冊一下。

這裡最好下載runfile的文件格式

下載好的文件如下，這裡以cuda10.1為例：

運行以下命令開始安裝

sudo chmod +x cuda_10.1.105_418.39_linux.runsudo ./cuda_10.1.105_418.39_linux.run
1、選擇accept
2、按回車選擇不安裝驅動，然後選擇Install進行安裝
3、選擇默認安裝路徑
# 設置當前用戶的環境變量sudo gedit ~/.bashrc
# 在.bashrc文件後面添加如下內容，注意這裡不指定具體的cuda版本，就是為了方便切換export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin  export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64  export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
# 終端運行，使之生效source ~/.bashrc


檢查安裝是否成功，終端輸入ncvv --version
這裡的cuda已經指向剛安裝的cuda10.1的版本，是因為剛安裝的時候默認選擇了。
安裝cuda10.1對應的cudnn，如果目前的cuda軟連接指向的是10.1，直接複製過去即可，步驟如下：
tar -zcvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgzsudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.hsudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
至此，cuda10.1已經安裝完成了。假設該機子上已經安裝了cuda10.0的版本，如何切換回去呢？
也非常簡單。
sudo rm -rf /usr/local/cuda  sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda cat /usr/local/cuda/version.txt
參考：
https://blog.csdn.net/qq_34067821/article/details/90710192
https://blog.csdn.net/yimaoshu/article/details/104931425
https://blog.csdn.net/kelly1250230225/article/details/106455491
https://blog.csdn.net/c2250645962/article/details/105177052/