如果我将我系统中的基础镜像的CUDA版本由CUDA 9.0 更改为CUDA 10.0 ，那我虚拟环境中的CUDA版本也会随之改变吗，因为我是使用conda create -n my-env python=3.7 这类指令创建虚拟环境的

在使用 `conda create -n my-env python=3.7` 创建虚拟环境时，会在该环境下安装指定版本的 Python，但该环境仍然使用基础镜像中的 CUDA 版本。如果您更改了基础镜像的 CUDA 版本，您需要重新创建虚拟环境或手动安装更高版本的 CUDA，以便在虚拟环境中使用。

您可以使用以下命令在虚拟环境中手动安装 CUDA 10.0：

conda activate my-env
conda install cudatoolkit=10.0

这将在虚拟环境中安装 CUDA 10.0，并使您能够在该环境中使用该版本的 CUDA。

相关问题

在虚拟环境中简单安装CUDA10.0

在虚拟环境中安装CUDA 10.0通常需要几个步骤，以下是针对基于Ubuntu系统的VirtualBox虚拟机的一般指导：

1. **安装依赖**:
- 首先确保你的宿主机（Host OS）上已经安装了支持Linux发行版的工具，如`apt-get`或`yum`。

2. **设置Ubuntu镜像**:
- 下载并导入一个预配置的Ubuntu 18.04或以上版本的ISO镜像到虚拟机中。

3. **启动虚拟机**:
- 启动虚拟机，进入Ubuntu的图形界面。

4. **更新系统**:
- 打开终端(`Ctrl+Alt+T`)，运行 `sudo apt update && sudo apt upgrade` 更新系统软件包。

5. **安装必要的库**:

   sudo apt install software-properties-common python-software-properties curl

6. **添加CUDA PPA**:
- 运行 `curl https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/README | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda.list`
- 然后输入 `sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub`

7. **安装CUDA**:
- 更新源列表 `sudo apt update`，然后安装CUDA：

   sudo apt install cuda=10.0.130 nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit

8. **验证安装**:
- 使用 `nvcc --version` 检查是否成功安装了CUDA。

9. **驱动管理**:
如果你的虚拟机需要额外的GPU驱动，你可能需要安装它们，例如通过NVIDIA Virtual GPU或专为虚拟环境设计的驱动程序。

**注意事项**:
- 在实际操作中，CUDA版本可能会有所变化，确保访问NVIDIA官网获取最新的兼容版本和安装指南。
- 安装过程中可能遇到权限问题，这时需要使用`sudo`。

如何在虚拟环境下修改cuda版本

在虚拟环境中修改CUDA（Compute Unified Device Architecture）版本通常需要几个步骤，具体取决于你使用的虚拟化平台和技术栈。这里以Docker和Ubuntu Linux为例：

1. **安装Docker**:
如果尚未安装，首先确保从Docker官网下载并安装适合你系统的Docker Desktop。

2. **创建一个新的Docker容器**:
使用命令行启动一个新的Docker容器，并指定运行的基础镜像，如`nvidia/cuda`，比如：

   docker run -it --rm nvidia/cuda:version-you-want bash

将`version-you-want`替换为你想要的CUDA版本，例如`11.0`。

3. **进入容器内部**:
进入容器的Shell环境：

   docker exec -it container_id_or_name bash

4. **更新CUDA**:
在容器内，你可以通过apt-get或者其他包管理工具来安装或升级CUDA。例如：

   apt-get update && apt-get install cuda toolkit version

确保替换`version`为实际的CUDA版本编号。

5. **验证安装**:
安装完成后，可以运行一些命令来检查CUDA是否已成功安装和配置，例如`nvcc --version`或`nvidia-smi`。

6. **退出容器**:
完成操作后，离开容器：

   exit

7. **保存或导出镜像**:
如果你需要这个特定版本的CUDA作为基础镜像供其他人使用，可以将容器导出为镜像：

   docker commit -m "CUDA Version X.Y.Z" container_id_or_name your-new-image-name:tag

请注意，不同的虚拟环境设置可能会有所不同，尤其是当你使用其他虚拟化技术（如Vagrant、VMware等），或者在Windows Subsystem for Linux (WSL)下工作时，操作细节会有变化。在执行任何更改前，请确保备份好你的数据，并了解所选操作的风险。同时，如果你正在使用云服务如AWS的EC2，可能需要登录到实例控制台进行相应的系统软件更新。