ubuntu系统cuda降版本
时间: 2023-10-12 13:06:20 浏览: 1736
要在Ubuntu系统中降低CUDA版本,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,卸载当前安装的CUDA版本。使用以下命令移除已安装的CUDA包:
```
sudo apt-get remove --autoremove cuda
```
2. 接下来,安装降级所需的CUDA版本的存储库。您可以访问NVIDIA开发者网站以获取特定版本的CUDA存储库。然后使用以下命令下载并安装CUDA存储库文件:
```
sudo dpkg -i cuda-repo-<ubuntu_version>-<cuda_version>.deb
sudo apt-get update
```
请将`<ubuntu_version>`替换为您的Ubuntu版本(例如:ubuntu2004),`<cuda_version>`替换为您希望降级到的CUDA版本号。
3. 一旦CUDA存储库安装完成,使用以下命令安装所需版本的CUDA:
```
sudo apt-get install cuda=<cuda_version>
```
将`<cuda_version>`替换为您希望降级到的CUDA版本号。
4. 安装完成后,您可以使用以下命令验证CUDA版本:
```
nvcc --version
```
这将显示您已安装的CUDA版本信息。
相关问题
cuda降版本改为11.1
### 卸载现有CUDA版本
为了确保系统的稳定性和兼容性,在安装新的CUDA版本之前,建议先完全卸载现有的CUDA版本。可以通过以下命令来完成这一操作:
```bash
sudo apt-get --purge remove cuda
```
这会移除所有与CUDA相关的包及其配置文件[^1]。
### 安装特定版本的CUDA 11.1
#### 添加NVIDIA软件源并下载安装脚本
首先需要添加官方的NVIDIA仓库密钥以及设置正确的APT源地址:
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_11.1.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_11.1.1-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
```
上述命令用于获取适用于Ubuntu 18.04 LTS平台上的CUDA 11.1版本的deb包,并将其加入本地APT缓存中以便后续安装使用。
#### 执行安装过程
接下来执行实际的安装工作:
```bash
sudo apt-get install cuda-11-1
```
此命令将会自动解析依赖关系并将所需组件一并安装到位。值得注意的是,在这个过程中应当取消勾选关于图形驱动程序更新的选择项以避免不必要的麻烦。
#### 配置环境变量
最后一步是要调整PATH和LD_LIBRARY_PATH这两个重要的shell环境变量,使得新安装好的工具链能够被正确识别到:
编辑`~/.bashrc`文件并向其中追加如下几行内容:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64\
${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
保存更改后重新加载该配置文件即可生效:
```bash
source ~/.bashrc
```
通过以上几个环节的操作就可以顺利完成从任意高版本向目标版本(CUDA 11.1)回退的任务了。
ubuntu16.04cuda10.0安装tensort
### 安装 CUDA 10.0 和配置 TensorFlow 的步骤
#### 准备工作
为了确保顺利安装 CUDA 10.0 并使其能够支持 TensorFlow,在开始之前需确认计算机配备有兼容 CUDA 的 GPU 设备,并且操作系统为 Ubuntu 16.04。此外,还需注意当前系统的内核版本应满足 CUDA 10.0 要求;通常情况下,默认的 4.15 版本可能不完全适配,建议降至 4.4.0 或其他受支持版本[^3]。
#### 卸载现有 NVIDIA 驱动程序并禁用 Nouveau 开源驱动
由于 nouveau 可能会干扰新安装的专有 NVIDIA 显卡驱动器的工作效率,所以在安装新的驱动之前应该先将其停用。可以通过命令 `lsmod | grep nouveau` 检查 nouveau 是否正在加载,如果存在,则按照官方文档指导完成卸载操作。
#### 下载与安装 CUDA Toolkit 10.0
访问 NVIDIA 官方网站下载适用于 Linux (Ubuntu 16.04) 的 CUDA 10.0 安装包。推荐采用 .run 文件形式进行静默安装以减少潜在冲突。安装过程中遵循提示设置环境变量 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 至相应目录下[^2]。
#### 安装 cuDNN 库
cuDNN 是由 NVIDIA 提供的一个用于加速深度神经网络应用性能的重要库。对于 CUDA 10.0 用户来说,应当选择匹配此版本的 cuDNN v7.x 进行部署。解压 tarball 后将文件复制到已有的 CUDA 工具链路径中即可。
#### 测试 CUDA 安装情况
通过执行位于 `/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery` 中的例子来验证 CUDA 是否成功安装。正常情况下该测试案例将会打印出关于本地 GPU 设备的信息列表[^4]。
#### 使用 pip 安装 TensorFlow-GPU
最后一步就是利用 Python 包管理工具 pip 来获取特定版本的 TensorFlow-GPU。考虑到兼容性问题,这里指定安装 tensorflow-gpu==1.14.0 版本来配合前面所搭建好的硬件平台环境[^1]。
```bash
pip install tensorflow-gpu==1.14.0
```
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