卸载cuda11.8 windows

如何在 Windows 上完全卸载 CUDA 11.8
使用控制面板卸载 CUDA 软件包
对于 Windows 操作系统中的 CUDA 卸载，可以通过系统的“程序和功能”选项来进行。打开控制面板并进入“程序和功能”，找到与 NVIDIA 和 CUDA 相关的所有条目[^2]。
删除残留文件夹和环境变量
除了通过上述方法移除已安装的 CUDA 版本外，还需要确保清理任何可能遗留下来的文件夹以及修改过的环境变量设置。这通常涉及到删除 %PROGRAMFILES% 或者其他自定义路径下的 NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8 文件夹，并检查系统属性里的高级设置里是否有指向该版本 CUDA 的 PATH 变量或其他相关项。
更新或重置显卡驱动
考虑到 CUDA 安装过程中会附带更新图形驱动，在完成以上步骤之后建议也重新安装一次最新的官方版 GeForce 驱动来保证硬件兼容性和稳定性。
# PowerShell 示例：查询当前环境变量中是否存在特定版本的 CUDA 路径
$envPath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable('PATH', 'Machine')
if ($envPath.Contains("CUDA\v11.8")) {
Write-Host "存在旧版CUDA路径"
}
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相关问题

怎么卸载cuda11.8的pytorch版本

卸载CUDA 11.8版本的PyTorch需要按照以下步骤操作，这里假设你是在Windows系统上：

关闭所有依赖于PyTorch的应用或进程：因为有些应用程序可能会保留对已安装库的引用，所以在卸载前先关闭它们以避免冲突。

打开命令提示符或PowerShell：作为管理员运行，以便删除系统级别的文件。

更新Python环境：如果已经安装了不同版本的PyTorch，你可以通过激活某个特定的虚拟环境来操作，避免全局影响。如果没有虚拟环境，直接跳过此步。

卸载PyTorch：在命令行输入以下命令（请注意，你需要将路径替换为实际的安装位置）：
pip uninstall torch torchvision torchaudio -y
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如果提示需要卸载其他依赖项，按提示进行。

卸载CUDA：访问NVIDIA官网下载CUDA Uninstaller，然后按照程序提示卸载CUDA 11.8。

清理注册表：在控制面板中搜索"注册表编辑器"，清理与CUDA相关的键值，以防遗留信息。

清理C盘临时文件：使用磁盘清理工具清除C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8 目录及其内容。

重启电脑：有时候，仅卸载文件可能不足以完全清除所有影响，重启电脑可以帮助系统刷新缓存。

完成以上步骤后，你应该成功卸载了CUDA 11.8版本的PyTorch。如果你是在Anaconda环境中安装的，还可能需要删除相关的环境。
注意：在执行这些操作之前，最好备份重要数据，以防误删。

windows卸载cuda11.6，安装11.8

完全卸载 Windows 上 CUDA 11.6 并正确安装 CUDA 11.8
卸载 CUDA 11.6
为了彻底卸载 CUDA 11.6，需执行以下操作：

使用控制面板卸载程序打开 Windows 控制面板中的“程序和功能”，找到已安装的 NVIDIA CUDA Toolkit 和其他相关组件（如驱动程序），逐一卸载它们[^1]。

删除残留文件夹删除与 CUDA 相关的目录及其子文件夹。这些路径通常包括但不限于：

%PROGRAMFILES%\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6
%WINDIR%\ProgramData\NVIDIA Corporation

清理环境变量检查系统的环境变量设置，移除任何指向旧版本 CUDA 的路径条目。例如，在 PATH 中可能有如下路径：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin
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重新启动计算机确保所有更改生效，重启系统后再继续下一步骤。

正确安装 CUDA 11.8
完成上述卸载步骤后，按照官方指南安装新的 CUDA 版本：

下载 CUDA 11.8 安装包访问 NVIDIA 官方网站，进入 CUDA Toolkit Archive，选择适合的操作系统架构以及目标版本 (v11.8)。

运行安装向导启动下载好的 .exe 文件，遵循提示逐步配置开发工具链选项。推荐勾选默认项以确保完整的支持范围，比如基础库、文档资料及示例工程等资源。

验证安装成功与否使用命令行测试新版本是否正常工作。打开终端窗口输入以下指令查看当前可用 cuda 驱动信息：
nvcc --version
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输出应反映最新的 v11.8 编译器详情[^2]。

调整 PyTorch 或 TensorFlow 设置（如果适用）如果项目依赖深度学习框架，则需要同步更新至兼容该显卡计算平台的新版软件包。例如对于 PyTorch 用户来说可以这样指定对应 cuda 参数来重建虚拟环境：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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注意事项

若遇到显示错误提示仍保留低版本号的情况，请确认是否有第三方应用程序锁定原有 dll 库实例未释放；必要时可借助 Process Explorer 工具排查占用进程并强制结束它。
对于多用户共享一台机器的情形下建议单独隔离每位开发者的工作区以免相互干扰引起冲突现象发生。