ubuntu安装多个版本的CUDA

需求背景

先吐槽一下tensorflow，好久没用tf了，忘了tf2和tf1相差很大，而且对cuda和cudnn版本对应有严格要求，如下：

https://raychiu.blog.csdn.net/article/details/121649361
https://raychiu.blog.csdn.net/article/details/119598132
https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

实在是不如pytorch好用，但是今天避不开要用tf1.15，因此目前我的CUDA11和cudnn8就用不了了，但是平时其他环境要用也不能随便卸载了再装，考虑配置一个多CUDA环境

第一种方式（配置到conda环境里没成功）

https://blog.csdn.net/zhy_27/article/details/123648419

第二种方式

安装了CUDA10.0后，默认安装位置 /usr/local 目录下，默认会建立软链接：
/usr/local/cuda --> /usr/local/cuda-10.0
配置环境变量 ~/.bashrc :

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
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可以看到环境变量里配置的是软链接的地址，其实我现在有两套环境：

可以通过切换软链接来控制版本：

sudo rm -f /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda
sudo rm -f /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.0 /usr/local/cuda
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相关命令：

查看cuda版本 ： nvcc -V
查看位置 ： which nvcc
查看NVIDIA动态使用情况： watch -n 1 nvidia-smi
cuda 版本 ： cat /usr/local/cuda/version.txt
cudnn 版本 ： cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
NVIDIA 驱动版本 ： cat /proc/driver/nvidia/version
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