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在Ubuntu上安装多个CUDA/cuDNN版本的最佳解决方案

在Ubuntu上安装多个CUDA/cuDNN版本的最佳解决方案是使用conda环境管理工具。Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,可以帮助我们在同一台机器上管理多个独立的Python环境,并且可以方便地切换不同的CUDA和cuDNN版本。

以下是安装多个CUDA/cuDNN版本的步骤:

  1. 安装Miniconda或Anaconda:首先,你需要在Ubuntu上安装Miniconda或Anaconda。你可以从官方网站下载适合你系统的安装包,并按照官方文档进行安装。
  2. 创建conda环境:打开终端,运行以下命令创建一个新的conda环境,并激活该环境:
  3. 创建conda环境:打开终端,运行以下命令创建一个新的conda环境,并激活该环境:
  4. 安装CUDA和cuDNN:在激活的conda环境中,使用conda命令安装指定版本的CUDA和cuDNN。例如,安装CUDA 10.2和cuDNN 7.6.5:
  5. 安装CUDA和cuDNN:在激活的conda环境中,使用conda命令安装指定版本的CUDA和cuDNN。例如,安装CUDA 10.2和cuDNN 7.6.5:
  6. 注意:根据你的需求,可以安装不同版本的CUDA和cuDNN。
  7. 配置环境变量:为了让系统正确识别安装的CUDA和cuDNN版本,需要配置相应的环境变量。在终端中运行以下命令:
  8. 配置环境变量:为了让系统正确识别安装的CUDA和cuDNN版本,需要配置相应的环境变量。在终端中运行以下命令:
  9. 注意:根据你安装的CUDA版本,需要相应地修改路径。
  10. 安装其他依赖:根据你的项目需求,可能还需要安装其他依赖库。你可以使用conda命令或pip命令安装这些库。
  11. 安装其他依赖:根据你的项目需求,可能还需要安装其他依赖库。你可以使用conda命令或pip命令安装这些库。

至此,你已经成功在Ubuntu上安装了多个CUDA/cuDNN版本,并且可以在不同的conda环境中切换它们。你可以根据需要创建多个conda环境,并在每个环境中安装不同版本的CUDA和cuDNN。

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