windows卸载cuda11.6,安装11.8
时间: 2025-03-19 10:13:38 浏览: 136
### 完全卸载 Windows 上 CUDA 11.6 并正确安装 CUDA 11.8
#### 卸载 CUDA 11.6
为了彻底卸载 CUDA 11.6,需执行以下操作:
1. **使用控制面板卸载程序**
打开 Windows 控制面板中的“程序和功能”,找到已安装的 `NVIDIA CUDA Toolkit` 和其他相关组件(如驱动程序),逐一卸载它们[^1]。
2. **删除残留文件夹**
删除与 CUDA 相关的目录及其子文件夹。这些路径通常包括但不限于:
- `%PROGRAMFILES%\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6`
- `%WINDIR%\ProgramData\NVIDIA Corporation`
3. **清理环境变量**
检查系统的环境变量设置,移除任何指向旧版本 CUDA 的路径条目。例如,在 `PATH` 中可能有如下路径:
```plaintext
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin
```
4. **重新启动计算机**
确保所有更改生效,重启系统后再继续下一步骤。
---
#### 正确安装 CUDA 11.8
完成上述卸载步骤后,按照官方指南安装新的 CUDA 版本:
1. **下载 CUDA 11.8 安装包**
访问 NVIDIA 官方网站,进入 [CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive),选择适合的操作系统架构以及目标版本 (v11.8)。
2. **运行安装向导**
启动下载好的 `.exe` 文件,遵循提示逐步配置开发工具链选项。推荐勾选默认项以确保完整的支持范围,比如基础库、文档资料及示例工程等资源。
3. **验证安装成功与否**
使用命令行测试新版本是否正常工作。打开终端窗口输入以下指令查看当前可用 cuda 驱动信息:
```bash
nvcc --version
```
输出应反映最新的 v11.8 编译器详情[^2]。
4. **调整 PyTorch 或 TensorFlow 设置(如果适用)**
如果项目依赖深度学习框架,则需要同步更新至兼容该显卡计算平台的新版软件包。例如对于 PyTorch 用户来说可以这样指定对应 cuda 参数来重建虚拟环境:
```python
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
---
### 注意事项
- 若遇到显示错误提示仍保留低版本号的情况,请确认是否有第三方应用程序锁定原有 dll 库实例未释放;必要时可借助 Process Explorer 工具排查占用进程并强制结束它。
- 对于多用户共享一台机器的情形下建议单独隔离每位开发者的工作区以免相互干扰引起冲突现象发生。
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