0 背景
我们在用不同框架做深度学习时，难免会遇到需要不同版本的cuda和cudnn版本的情况，如果把原来版本的卸载掉重新安装新版本，则会影响其它框架的使用，最好的方法是在主机上安装多个版本的cuda和cudnn，需要用到哪种就切换到哪种，这样就免去了重复卸载安装的工作
关于tensorflow对应的cuda和cudnn版本，参考官网链接，注意在1.13以上版本的tensorflow，都需要用到CUDA10.0和cudnn7.4，本文就以cuda10.0和cudnn7.4的更新为例，不卸载原9.0版本的cuda
1 查看当前版本
cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了cuda的版本信息
cat /usr/local/cuda/version.txt
但是如果安装了多个cuda，实际使用的可能不是/usr/local/cuda/下边的版本，这个时候需要使用nvcc -V指令来查看实际使用的cuda版本
同理，cudnn的信息在其头文件里
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
2 更换cuda版本
2.1 安装cuda
2.1.1 方法一
首先在官网下载自己所需的cuda版本，比如我们需要新安装10.0版本的cuda，在官网根据自己系统选择对应的文件
我这里选择ubuntu16.04的runfile文件，运行以下指令安装
sudo bash cuda_10.0.130_410.48_linux.run
如果运行bash时报错
“Not enough space on parition mounted at /”
则加一个临时目录，方法如下，将dir改成自己的目录就行
sudo bash cuda_10.0.130_410.48_linux.run -tmpdir=[dir]
运行bash后，弹出选项设置，首先接受（accept）协议，然后按照以下选项设置
Do you accept the previously read EULA?accept/decline/quit: acceptInstall NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?(y)es/(n)o/(q)uit: nInstall the CUDA 10.0 Toolkit?(y)es/(n)o/(q)uit: yEnter Toolkit Location[ default is /usr/local/cuda-10.0 ]: Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?(y)es/(n)o/(q)uit: nInstall the CUDA 10.0 Samples?(y)es/(n)o/(q)uit: nInstalling the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.0 ...
安装成功后，会显示summary信息
2.1.2 方法二
为了避免手动安装出现错误，可以使用deb的方式安装，如下（具体指令根据自己下载的版本有所区别）
注意：这种方法安装可能会自动安装显卡驱动，我们如果对显卡版本有要求的话，建议不用这种方式安装
2.1.3 测试方法
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make./deviceQuery
如出现以下FAIL，则未重启电脑，重启后即会解决
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
cudaGetDeviceCount returned 803
-> system has unsupported display driver / cuda driver combination
Result = FAIL
如果出现PASS，则说明安装成功
2.2 版本切换
2.2.1方法一
如果只修改自己用户的CUDA版本，则只需要修改环境变量即可，打开~/.bashrc文件，找到cuda的环境变量
export PATH="$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin"export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64/"export LIBRARY_PATH="$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64"
将cuda的路径改为自己需要的cuda版本路径即可
然后source一下使生效
source ~/.bashrc
这样的好处是只改了当前用户的cuda版本，其它用户还可以用他们需要的cuda版本，互不影响
2.2.2方法二
如果想要把服务器上多用户的CUDA版本都切换了，则删除原有链接，建立新的软链接即可，这样服务器上每个用户的版本都切换了
sudo rm -rf /usr/local/cuda #删除之前创建的软链接sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda #创建新 cuda 的软链接，注意修改自己对应的版本
可以使用 ls -l 查看软链接情况，带 -> 符号的表明是软链接
3 更换cudnn版本
cudnn版本与cuda版本是一一对应的，且只能有一种对应关系，因此，在确定cuda版本之后，再下载更换cudnn版本
3.1 下载解压
去官网下载需要的cudnn，注意要与自己的cuda版本以及平台相对应，我这里下载的是linux平台的对应cuda10.0的7.4.1版本的cudnn
下载完后，拷贝到自己服务器上，并解压，如果下载的是*.solitairetheme8格式的压缩文件，则采用如下方式进行解压（注意*号替换成自己的版本）
mv cudnn-*.solitairetheme8 cudnn-*.tgztar -xvf cudnn-*.tgz
3.2 删除原来版本
sudo rm -rf /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.hsudo rm -rf /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*
3.3 复制新版本
在解压后的文件夹中，找到include和lib64文件夹，将里边的文件拷贝到cuda目录中
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include/sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda-10.0/lib64/sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*cd /usr/local/cuda-10.0/targets/x86_64-linux/lib/sudo ln -sf libcudnn.so.7.4.1 libcudnn.so.7
3.4 测试方法
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ ~cd ~/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN/make cleanmake -j8./mnistCUDNN
运行显示 Test passed 表示安装成功！
4 其它问题
如果更新完cuda和cudnn版本后，运行tensorflow等程序，报错如下
“CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version”
则是因为自己显卡驱动版本比较低，首先运行nvidia-smi查看自己显卡驱动
可以看到驱动版本是384.130，而cuda10.0对应的版本需要大于等于410.48，来源，可见需要更新显卡驱动
在英伟达官网下载自己显卡对应的驱动，然后安装更新驱动版本即可，具体安装方法可参考《[专业亲测]Ubuntu16.04安装Nvidia显卡驱动（cuda）--解决你的所有困惑》
