CUDA Version: 12.1我安装了10.1的怎么去切换？

您可以按照以下步骤切换 CUDA 版本：

1. 首先，通过以下命令查看您系统中安装的 CUDA 版本：

nvcc --version

2. 然后，使用以下命令卸载当前的 CUDA 版本：

sudo apt-get --purge remove cuda

3. 接下来，下载并安装您需要的 CUDA 版本。

首先，从官网下载对应版本的 CUDA。

然后，按照以下命令安装：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-<version>.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda-<version>

请将上面的 <version> 替换为您需要的 CUDA 版本号。

4. 安装完成后，使用以下命令设置环境变量：

export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

还需要将上面的 <version> 替换为您安装的 CUDA 版本号。

5. 最后，重新启动您的计算机，使环境变量生效。

注意：在切换 CUDA 版本之前，请备份您的代码和数据，以防止不必要的数据丢失。

相关问题

对于 CUDA 12.1：安装pytorch-cuda=12.1

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是由 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，用于加速深度学习、科学计算等高性能应用。PyTorch-CUDA 是 PyTorch 的一个扩展，它允许你在 Python 中利用 GPU 进行计算。

对于安装 PyTorch-CUDA 版本 12.1，你需要先确保已经安装了对应版本的 CUDA。以下是基本步骤：

1. **检查 CUDA 及驱动**:
- 确认你的系统上已安装 CUDA 12.1，你可以访问 NVIDIA Developer 推出的CUDA下载页面（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）查看版本信息。
- 同时，检查你的显卡驱动是否支持该版本的 CUDA，通常驱动程序会自动匹配兼容的 CUDA 版本，如果不是，需手动更新驱动。

2. **安装 cuDNN**:
- CUDA 包含 cuDNN (Convolutional Deep Neural Network Library)，它是 PyTorch 中用于加速卷积神经网络的重要库。从 NVIDIA Developer Center 下载并安装适合 CUDA 12.1 的 cuDNN。

3. **安装 PyTorch**:
- 使用 pip 安装 PyTorch，指定 GPU 和 CUDA 版本：

     pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html -c https://nvidia.github.io/pytorch/wheels.html --cuda-version=12.1

4. **验证安装**:
- 安装完成后，通过 `import torch` 检查 PyTorch 是否正确加载了 CUDA，并尝试运行一些简单的 GPU 计算操作来确认安装无误。

nvidia-smi cuda version:

nvidia-smi命令用于查看显卡信息，包括CUDA版本。根据您提供的引用内容，如果运行nvidia-smi命令时显示CUDA version：ERR！，这意味着存在CUDA版本不匹配的问题。

根据引用中的信息，您可以尝试使用以下命令来安装CUDAToolkit：
conda install cudatoolkit=10.1

安装完成后，您可以再次运行nvidia-smi命令来查看CUDA版本。