多版本cuda共存

1. 首先在机器中安装一个版本的cuda，参考链接。
2. 然后再安装另一个版本的cuda时，不要配置环境变量（这样可以保证默认使用第一个版本的cuda），然后安装相应版本的cudnn即可。
3. 安装了两个版本的cuda之后，需要安装anaconda(安装参考链接)来控制python版本以及tensorflow-gpu版本。（其实是因为tensorflow-gpu版本的不同，才要求cuda版本不同的。）
4. 假设第一次安装的版本如下：tensorfow-gpu1.4 + cuda8.0 + cudnn6.0 +
   python3.4（即本机的默认环境），但是你现在需要运行tensorflow-gpu1.6 + cuda9.0 + cudnn7.0+ python3.5。那么你需要执行以下步骤

a. 先用anaconda创建一个虚拟环境:$ conda create -n cuda_test python=3.5
b. 开启tensorflow-gpu1.6的虚拟环境：$ source activate cuda_test
c. 新建启动该虚拟环境时需要运行的脚本：

$ mkdir -p /home/username/.conda/envs/cuda_test/etc/conda/activate.d
$ vim /home/username/.conda/envs/cuda_test/etc/conda/activate.d/activate.sh
$ chmod +x /home/username/.conda/envs/cuda_test/etc/conda/activate.d/activate.sh

在脚本中输入以下内容，使该虚拟环境启动时，自动切换为cuda9.0：

ORIGINAL_CUDA_HOME=$CUDA_HOME
ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

d. 新建退出该虚拟环境时需要运行的脚本：

$ mkdir -p /home/username/.conda/envs/cuda_test/etc/conda/deactivate.d
$ vim /home/username/.conda/envs/cuda_test/etc/conda/deactivate.d/deactivate.sh
$ chmod +x /home/username/.conda/envs/cuda_test/etc/conda/deactivate.d/deactivate.sh

在脚本中输入以下内容，使该虚拟环境退出时，自动切换为本机默认环境（即cuda8.0）：

export CUDA_HOME=$ORIGINAL_CUDA_HOME
export LD_LIBRARY_PATH=$ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH
unset ORIGINAL_CUDA_HOME
unset ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH

至此，多版本cuda共存的问题就解决了。如果使用不同版本的tensorflow-gpu，就可以自动切换cuda版本了。如果版本多于两个，利用同样的原理进行配置启动与退出时的规则即可。