标签:CUDA 切换 环境变量 usr ubuntu18.04 local 链接 cuda
由于经常需要做深度学习实验,无论是tensorflow或pytorch,对cuDNN和CUDA可以灵活的切换十分重要,因此,对这部分进行以下的总结,希望大家可以避坑。
自身配置信息:
linux系统:Ubuntu18.04
CPU:i9 11代
GPU:RTX 3090
硬盘:固态488GB,机械2TB
目前已有两个CUDA版本:CUDA11.0 CUDA11.2 ,如图(注:其中的cuda为软链接)
1、配置CUDA环境变量
vim ~/.bashrc #打开CUDA环境变量配置文件
键盘输入o 对此文件进行编辑,然后键盘向下滑到最后一行
2、将CUDA环境变量配置信息加入到 第一步vim打开的文件
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
3、退出该vim文件并保存生效
先按Esc,然后输入:wq 然后 回车 (注:如果无法保存,需要按Esc,然后输入:wq! 然后回车)
回车后回到指令窗口 ,输入 source ~/.bashrc #该作用是使刚才编辑的vim文件立即生效
到此,就配置好了CUDA环境变量,该环境变量由/usr/local/cuda文件控制,而给文件是一个软链接,以后的不同CUDA版本都是由该软链接控制。
4、将上面图中的cuda软链接删掉,重新创建新的软链接,并指向cuda-11.0文件
sudo rm -rf cuda #删除/usr/local/cuda文件(如果此时不在/usr/local目录下,请cd到此)
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.0 /usr/local/cuda #新建一个软链接,同时指向cuda-11.0
stat cuda # 查看当前软链接的cuda版本
nvcc --V # 查看当前cuda版本
标签:CUDA,切换,环境变量,usr,ubuntu18.04,local,链接,cuda 来源: https://blog.csdn.net/weixin_49223002/article/details/120853327
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