【一次性解决】CUDA和PyTorch的安装与多版本管理的三种方式

很多人配置环境就是直接安装三件套，而对于版本管理不是很清楚。在开发初期，这样做没什么问题。但是如果服务器多人使用，或者复现代码多（pytorch版本和cuda版本是互相依赖的），就需要更进一步的版本管理方法。这里将详细介绍用于深度学习或者CPP开发的CUDA版本管理方式。

在配置环境前，首先需要明确自己的需求。一般来说，CUDA将会被用于：

• PyTorch的GPU版本
• CUDA的C++开发
• CUDA的Python开发

对于使用Python进行的开发，推荐在linux上使用Docker，Windows上使用anaconda。对于C++开发，只使用方法一手动管理版本即可，无须安装anaconda和docker。请注意，以下的方法选择其一即可，混着用容易把自己搞乱了。

下面是目录，按需要跳转：

基础知识

CUDA是基于驱动运行的，所以安装驱动必不可少。这一步非常简单，在linux和windows上都比较好做。这里暂时跳过。

我们使用什么版本cuda的，取决于要使用的PyTorch版本。在配置环境前，首先需要明确自己的需求。

pip的版本管理很混乱，在每次使用的过程中都要小心，哪些包的版本被修改了。因此建议对于版本跨度大的包，使用conda等虚拟环境隔离。

GPU运算的环境配置流程

1. 安装NVIDIA驱动
2. 安装Docker（可选）
3. 安装anaconda
4. 配置CUDA、cuDNN
5. 安装pytorch

检查驱动安装

注意，这里的CUDA版本是假的，默认显示一个数值。还是需要继续安装~

nvidia-smi

输出方框就说明正常

方法一：使用系统环境变量管理多版本CUDA

方法相对来说最简单，直观。就是更改cuda对应的系统环境变量，使得其指向不同的版。

优点：

• 节省空间，不需要创建太多的conda环境
• 安装方便，网络问题导致无法conda安装时，除了可以离线安装，还可以手动管理

缺点：

• 切换环境需要修改系统环境变量 ，在多人使用的服务器上容易造成版本混乱。
• 复现代码时候每次都要查看文档，手动下载，配置环境变量，复制cudnn，成本高

环境检查脚本

很多仓库在安装时候会指定cuda-tookit，导致环境

安装

windows本地安装

1. CUDA版本选择：
   • 打开NVIDIA控制面板，选择系统信息，查看支持的CUDA版本。
2. CUDA toolkit下载：
   • 访问NVIDIA开发者网站的CUDA Toolkit下载页面。
   • 根据自己的操作系统和CUDA版本选择合适的下载链接。
   • 下载并运行.exe文件，按照安装向导进行安装。
   • 设置临时解压目录和安装目录，建议使用默认设置。
   • 安装完成后，配置CUDA的环境变量。
3. cuDNN下载和配置：
   • 访问NVIDIA开发者网站的cuDNN下载页面。
   • 注册一个账号并登录，然后选择适配自己CUDA版本的cuDNN版本进行下载。
   • 解压下载的压缩包，得到三个文件夹。
   • 将这三个文件夹的内容复制到CUDA的安装目录中。
   • 添加CUDA安装目录到系统环境变量的path中。
4. 验证安装是否成功：
   • 打开命令提示符，输入nvcc --version命令，查看CUDA版本号。
   • 输入set cuda命令，查看CUDA设置的环境变量。

Linux本地安装

1. 下载cuda：

   • 首先确定需要下载的版本，wget下载。

   • 赋予权限，安装

     wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/自己的版本
     sudo sh cuda_xxx.run
     

2. 配置环境

   • 添加环境变量

   sudo vi ~/.bashrc
   export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin${PATH:+:${PATH}}
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.6
   

   • 更新环境变量并检查

   source ~/.bashrc
   sudo ldconfig
   
   nvcc -V
   

多版本管理

Windows

在windows中，在控制面板中找到编辑系统环境变量选项。

1. 在系统环境变量栏，找到Path和CUDA 。确定将要使用的CUDA版本，可以在系统环境变量栏其他的CUDA*中找到当前安装了哪些版本的cuda。
2. 把CUDA的地址换成目标版本的CUDA 安装地址
3. 在Path中把目标版本的CUDA地址放在最上面，这样nvidia-smi指令就能找到当前实际使用的cuda版本。否则，其显示将会是默认的最新版，或者以前的版本。
4. 重新启动（不必要）

Linux

在Linux中，基本原理一样，就是更改系统环境变量，使得cuda的指向改变。

1. 打开终端，vi编辑~/.bashrc文件，到文件末尾修改下面的地址

export PATH="/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.0

1. 更新环境变量并检查

source ~/.bashrc
sudo ldconfig
# 检查安装
nvcc -V

方法二：使用Docker

这种方法的学习成本比较高，但是对于频繁切换电脑、切换系统；需要在多台无人车、板卡配置生产环境等高移动需求的人来说，是最好的方法。打包解包速度快得很。

这里简单介绍使用方法，详细请查看我的文章：Docker配置深度学习环境。

请注意：在Windows系统中不推荐使用docker(CUDA for WSL2驱动问题多，效率低，不如直接linux)

linux上安装NVIDIA Container Toolkit docker

Ubuntu 16.04/18.04, Debian Jessie/Stretch/Buster:

$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
$ sudo systemctl

CentOS 7 (docker-ce), RHEL 7.4/7.5 (docker-ce), Amazon Linux 1/2:

$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
$ sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
$ sudo systemctl restart docker

激活环境 ：

$ docker run --gpus all <镜像名称>

无须测试安装，不会出错的。

切换版本

run不同版本对应的镜像即可。

方法三：使用anaconda

很多人对于anaconda的印象停留在python的包管理上，但其实它可以用于很多其他版本的管理中。比如cuda+cudnn的版本管理，就可以依靠环境完成隔离。

安装

对于anaconda，linux和windows是一样的。

1. 首先，新建虚拟环境并进入：

   conda activate 环境名
   

   如果有其他环境（甚至其他计算机的，拷贝过来也可以），包很全，可以使用

   conda create -n 新环境名 --clone 已有环境名
   

2. 搜索所有可用包的信息

   conda search cudatoolkit --info
   

3. 执行安装

   1. 网络好，直接安装。

   conda install cudatoolkit==版本号
   

   b. 网络差，下载卡住，离线安装。

   conda search cudatoolkit --info
   # 找到下载地址
   wget 下载地址
   conda install --use-local 下载好的地址
   

4. 安装cudnn

   1. cudnn的版本和cuda版本对应，如果省事儿，网络好，可以一起安装

      conda install cudatoolkit==版本号 cudnn
      

   2. 在线、本地安装（同上）

5. 检查安装成功与否

   需要注意，conda环境下的nvcc地址和需要自己手动export，在对应虚拟环境下面。因此可以安装nvcc工具：

   conda install -c nvidia cuda-nvcc
   # 或者特定版本的nvcc，安装的版本应与你的cuda版本兼容
   conda install -c "nvidia/label/cuda-x.x.x" cuda-nvcc
   

   验证安装：

   nvcc -V
   

切换版本

直接使用conda，切换到对应版本的虚拟环境即可。建议自己写个文档，记录哪个虚拟环境都是什么版本的python和torch、cuda、cudnn。