在一个虚拟 环境里安装cuda会影响其他环境的cuda吗

在一个虚拟环境中安装CUDA不会直接影响其他环境中的CUDA。虚拟环境是一个独立的容器，它具有自己的软件包和依赖项。因此，在一个虚拟环境中安装的CUDA只会影响该环境内的软件。其他环境中的CUDA不会受到任何影响。这使得在同一台主机上使用不同版本的CUDA成为可能，每个虚拟环境都可以有自己的CUDA配置。

相关问题

可以在anaconda里创建虚拟环境，在虚拟环境里安装cuda10.1吗

在Anaconda环境下创建虚拟环境并安装CUDA 10.1是可行的，但需要注意的是，Anaconda主要用于数据科学和Python应用，它本身并不包含CUDA这样的底层GPU计算库。CUDA更多地与NVIDIA的驱动及CUDA Toolkit配套使用。

以下是基本步骤：

1. **创建虚拟环境**：打开Anaconda Prompt（Windows）或终端（Mac/Linux），输入命令创建新的虚拟环境，比如：

   conda create -n myenv python=3.7

其中`myenv`是你的虚拟环境名，可以根据需要调整。

2. **激活虚拟环境**：创建好后，激活环境：

   conda activate myenv

3. **安装CUDA**：进入虚拟环境后，你需要从NVIDIA官网下载CUDA 10.1的二进制包，并手动安装。注意，这一步依赖于你的操作系统和具体的CUDA版本要求。

4. **添加CUDA到PATH**：安装完成后，可能需要将CUDA的相关路径添加到系统的PATH环境变量中，以便其他程序能够访问。

5. **测试安装**：最后，你可以通过运行一些CUDA示例或者相关的深度学习框架测试CUDA是否安装成功。

**相关问题--:**
1. CUDA 10.1是否与所有Anaconda发行版兼容？
2. 如何检查虚拟环境中已安装的CUDA版本？
3. 创建虚拟环境后如何在新环境下使用CUDA开发工具？

主环境的cuda总会影响虚拟环境里的cuda怎么办

如果主环境的CUDA会影响到虚拟环境内的CUDA，这是因为CUDA依赖的一些环境变量（比如CUDA_PATH、LD_LIBRARY_PATH等）默认会被所有Python环境共享。要解决这个问题，可以采取以下几个步骤：

1. **创建独立的环境**:
每次创建新的虚拟环境时，使用`--no-cuda`选项，这样新环境就不会包含CUDA：

   conda create -n myenv_without_cuda python=3.8

2. **手动安装CUDA到虚拟环境**:
如果确实需要在虚拟环境中使用CUDA，先退出当前环境，然后进入虚拟环境，再通过`conda install`单独安装：

   conda deactivate
   conda activate myenv_without_cuda
   conda install cudatoolkit

3. **设置环境变量**:
只有当在虚拟环境中执行时，才更改这些环境变量。你可以在虚拟环境的启动脚本（如`.bashrc`或`.bash_profile`）中临时修改这些变量，比如`export CUDA_PATH=/path/to/virtualenv/cuda`。但这不是长久之计，因为一旦关闭或重启终端，这些设置就会失效。

4. **避免全局路径污染**:
尽量避免在虚拟环境外（如系统环境）手动安装CUDA，以免全局变量覆盖了虚拟环境的配置。

5. **使用虚拟设备**:
对于一些不需要显存计算的任务，可以考虑使用CUDA的模拟模式（nvidia-docker）或者通过`torch.cuda.set_device()`函数选择性地在单个进程内使用GPU资源。

**相关问题--:**
1. 如何在虚拟环境中禁用对主环境CUDA的访问？
2. 是否有可能在不删除虚拟环境的情况下修复这种影响？
3. 如何防止全局环境变量影响到虚拟环境的CUDA？