win10系统上安装多个版本的cuda

一、前言

对于环境跨度较大所需CUDA版本不同的项目显然Anaconda就不能很好的解决，这时我们就需要在自己的电脑上同时配置多个版本的CUDA开发环境，就不需要频繁的更换不同环境的电脑，基于此本文将详细介绍如何在win10系统上的电脑安装多个版本CUDA开发环境。

二、电脑环境确认

1.查看已安装CUDA环境是否正常

先确认之前安装的CUDA环境是否正常并记录已安装的版本号，不正常就会导致后面的新添加的CUDA环境不能使用，以免造成不必要的麻烦。我们进入电脑的 “应用和功能” 中查看CUDA是否安装并记录版本号。

2. 查看电脑显卡所支持CUDA的版本

在桌面鼠标右键打开 “NVIDIA控制面板” ，在控制面板中打开–>帮助–>系统信息，在系统信息中点击组件并查看“NVCUDA64.DLL”的产品信息，上面的信息表示该显卡所支持的CUDA安装的最高版本。

显卡所支持的cuda版本最高是11.4，它是向下兼容的，如果自己的版本太低，可以尝试升级。

对应11.3的pytorch:conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

3.整理cuda的安装位置

一般是自动安装在C盘的，若C盘剩余空间不足，可以存放到其他盘，只需要单独建立文件夹即可，不要跟原来的版本放到一起。

三、安装cuda环境

1.下载对应版本的cuda及cudnn

• cuda 版本要和cudnn适配，匹配关系见官网

• 下载cuda

• 下载cudnn

2.安装cuda

• 初始设置临时解压目录，可以按默认的，因为安装完之后就删除了

• 选择自定义安装
  自定义安装，精简版本是下载好所有组件，并且会覆盖原有驱动，所以在这里推荐自定义下载

如果你是第一次安装，尽量全选

如果你是第n次安装，尽量只选择第一个，不然会出现错误

• 选择安装目录
  就是自己保存的位置
  

注意：临时解压目录千万不要和cuda的安装路径设置成一样的，否则安装结束，会找不到安装目录的！！！

• 之后就默认下一步，基本就能安装成功！

3. 安装cudnn

将下载的cuDNN压缩包解压，并把cuda下的“bin”、“include”、“lib”这三个文件拷贝到新CUDA的安装位置上。

4.环境变量

• 系统变量的三四行有两个路径，是自动生成的

• 还有两个这个

• 修改在Path中的顺序
  

Win10中path环境变量太长（超过2047个字符）的解决办法!
可以直接在环境变量的窗口修改：

注意：

1.需要用的版本，就在环境变量中将 CUDA_PATH，NVCUDASAMPLES_ROOT改成对应的路径

2.你使用的版本的路径顺序要在原有路径之上

5. 测试：

• 重启电脑

重启电脑方便电脑清除缓存和加载新增加的环境变量，不然通过指令无法查看新CUDA是否安装成功

• 验证是否安装成功：

运行cmd，输入nvcc --V 即可查看版本号；
set cuda，可以查看 CUDA 设置的环境变量。

参考链接:
https://blog.csdn.net/m0_46579864/article/details/122887343
https://blog.csdn.net/m0_45447650/article/details/123704930
https://blog.csdn.net/qq_37285386/article/details/106160053