怎么卸载当前的cuda和pytorch

要卸载当前的CUDA和PyTorch，可以按照以下步骤进行操作：

1. 卸载PyTorch：
可以使用pip卸载PyTorch，命令如下：

   pip uninstall torch

2. 卸载CUDA：
（1）如果是通过包管理器安装的CUDA，可以使用以下命令卸载：

   sudo apt-get --purge remove cuda

（2）如果是通过runfile安装的CUDA，可以使用以下命令卸载：

   sudo /usr/local/cuda-<version>/bin/cuda-uninstaller

其中，<version>是CUDA的版本号，例如：cuda-11.0。

注意：在卸载CUDA之前，需要先卸载与之相关的驱动程序和其他依赖项。可以参考NVIDIA官方文档进行操作。

相关问题

卸载pytorch重新安装pytorch

### 卸载和重装 PyTorch 的方法

在 Ubuntu 系统中，如果尝试通过 `pip` 来卸载位于系统路径中的软件包（如 `/usr/lib/python3/dist-packages`），可能会遇到权限问题或提示找不到文件来卸载的情况。对于这种情况，建议采用以下方式处理：

#### 方法一：使用 Conda 进行管理
Conda 是一个跨平台的包管理和环境管理系统，非常适合用于 Python 包的操作。

要完全移除现有版本的 PyTorch 并重新安装最新版，可以按照如下操作：

1. 如果之前是通过 conda 安装的 PyTorch，则可以直接运行命令：

   conda remove pytorch torchvision torchaudio

2. 清理残留数据以确保彻底删除旧版本：

   conda clean --all

3. 创建一个新的虚拟环境（可选但推荐）：

   conda create -n myenv python=3.x
   conda activate myenv

4. 使用官方提供的脚本链接安装最新的稳定版 PyTorch 及其依赖项：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=XX.X -c pytorch

需要注意的是，在上述命令中，“XX.X”应替换为你所使用的 CUDA 版本号；如果没有 GPU 或者不想启用 CUDA 支持的话，可以选择不指定 `-cudatoolkit` 参数。

#### 方法二：使用 Pip 工具进行手动清理后再安装
当无法使用 conda 时，也可以考虑先清除掉所有与目标库有关联的内容再利用 pip 装入新版本。

1. 尝试强制卸载已知位置上的 PyTorch 文件夹及其子模块：

   sudo rm -rf /usr/local/lib/python3.x/dist-packages/torch*
   sudo rm -rf ~/.local/lib/python3.x/site-packages/torch*

2. 更新 pip 到最新版本以防某些功能缺失影响后续步骤：

   python3 -m pip install --upgrade pip

3. 执行完整的卸载过程：

   pip uninstall torch torchvision torchaudio

4. 根据个人需求选择合适的安装源下载并安装新的 PyTorch 发布版本：

   pip install torch torchvision torchaudio

需要注意的是，以上两种方案都假设当前环境中只有一个版本的 PyTorch 存在。如果有多个不同版本共存于同一环境下，可能还需要额外注意区分各个版本之间的差异，并采取相应措施加以隔离[^1]。

使用 conda 卸载怎么卸载GPU版本的pytorch

如果你想要卸载通过`conda`安装的GPU版本的PyTorch，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，打开终端或命令提示符。

2. 确认当前激活的环境。如果是在conda环境中，输入`conda env list`查看所有活跃或已安装的环境。找到包含PyTorch的环境，例如`pytorch_gpu`。

3. 激活你想要卸载的环境，如果是`pytorch_gpu`，输入`conda activate pytorch_gpu`。

4. 切换到Python shell，输入`python`或`ipython`启动交互式解释器。

5. 在Python环境中，导入你要卸载的包，如`import torch`。如果没有错误信息，则该环境已经安装了PyTorch。

6. 执行以下命令卸载PyTorch及其依赖：

   conda uninstall torch torchvision cudatoolkit=10.2 # 或者你实际使用的cuda版本

如果PyTorch还有额外的子模块，比如cudnn，也可以一起卸载它们，只需替换`torchvision`为相应的库名。

7. 完成卸载后，再次确认是否成功移除，你可以输入`conda list | grep torch`检查是否有相关的残留项。

8. 最后，退出当前环境并删除环境：

   conda deactivate
   conda remove --all