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conda虚拟环境中安装cuda方法、遇到的问题

conda虚拟环境中安装cuda

参考文章：使用conda管理CUDA。

在跑深度学习项目时，很多时候CUDA版本没达到要求，重新安装 CUDA 太麻烦，更何况一般都没有 root 权限。因此，需要调用 conda 自己安装的 CUDA 版本。

1. 创建 conda 环境，并激活

# 创建虚拟环境环境
conda create -n 自己输入名称 python=版本号
# 激活虚拟环境
conda activate 名称

2. 安装指定 CUDA 版本，例如 11.8:

conda install cudatoolkit==11.8 -c nvidia

3. 安装支持 CUDA 的 PyTorch(需要去PyTorch官网找到对应版本)，例如 2.4.1:

conda install pytorch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1  pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

4. 安装 cuda-nvcc:

conda install nvidia::cuda-nvcc

可以去https://anaconda.org/搜索所有cuda版本的nvcc。

注意：
其中第 4 步是最容易遗漏的，也很少有博客提到。实测不安装 cuda-nvcc 会导致调用系统自带的 CUDA 。

以上步骤完成后，conda就会将cuda添加到该虚拟环境的环境变量中，可以使用echo $PATH查看环境变量：

cuda.h和cuda_runtime.h

参考文章：conda环境中安装cuda.h和cuda_runtime.h。

在conda的虚拟环境中安装cuda后，在运行项目时可能会提示缺少cuda.h和cuda_runtime.h文件：

解决方法：
在该虚拟环境中使用如下命令：

conda install nvidia::cuda-cudart-dev
# cudart是cuda runtime的缩写

亦可去https://anaconda.org/搜索cuda-cudart-dev对应于cuda的版本：

如提示还缺少cusparse.h和cusparse_v2.h，可以去https://anaconda.org/搜索libcusparse-dev对应于cuda的版本：

也可以直接下载文件：

下载下来后可以看到其中有这两个文件，复制到虚拟环境cuda路径下：.h文件在 conda/envs/虚拟环境名的include文件夹下。

还可能会说缺少以下文件：

只要找到对应cuda版本的文件，复制到虚拟环境cuda路径下即可。.h文件在 conda/envs/虚拟环境名的include文件夹下。

pytorch运行时的CUDA版本

查看cuda 运行版本 和 编译时的版本：

# Pytorch 实际使用的运行时的 cuda 目录
import torch.utils.cpp_extension
torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME
# 编译该 Pytorch release 版本时使用的 cuda 版本
import torch
torch.version.cuda 

参考文章：一文讲清楚CUDA、CUDA toolkit、CUDNN、NVCC关系。

参考文章：python_deep_study系列。

(1)查看pytorch版本:

import torch
print(torch.__version__)

(2)查看Pytorch release 版本时使用的 cuda 版本：

import torch
print(torch.version.cuda)

(3)查看 Pytorch 实际使用的运行时的 cuda 目录，可以直接输出 cpp_extension.py 中的 CUDA_HOME 变量:

import torch
import torch.utils
import torch.utils.cpp_extension
print(torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME)

其他问题

检查包冲突

pip check #检查使用pip安装的包在当前环境中的兼容性# 可以检查特定包的兼容性
pip check numpy #检查numpy在当前环境中的兼容性

nvcc -V和nvidia-smi显示的版本不一致

参考文章：【CUDA】nvcc和nvidia-smi显示的版本不一致？。

nvcc 属于CUDA的编译器，将程序编译成可执行的二进制文件，nvidia-smi 全称是 NVIDIA System Management Interface ，是一种命令行实用工具，旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。

CUDA有 runtime api 和 driver api，两者都有对应的CUDA版本， nvcc -V 显示的就是前者对应的CUDA版本，而 nvidia-smi显示的是后者对应的CUDA版本。

用于支持driver api的必要文件由 GPU driver installer 安装，nvidia-smi就属于这一类API；而用于支持runtime api的必要文件是由 CUDA Toolkit installer 安装的。nvcc是与CUDA Toolkit一起安装的CUDA compiler-driver tool，它只知道它自身构建时的CUDA runtime版本，并不知道安装了什么版本的GPU driver，甚至不知道是否安装了GPU driver。

CUDA Toolkit Installer通常会集成了GPU driver Installer，如果你的CUDA均通过CUDA Tooklkit Installer来安装，那么runtime api 和 driver api的版本应该是一致的，也就是说， nvcc -V 和 nvidia-smi 显示的版本应该一样。否则，你可能使用了单独的GPU driver installer来安装GPU dirver，这样就会导致 nvidia-smi 和 nvcc -V 显示的版本不一致了。

通常，driver api的版本能向下兼容runtime api的版本，即 nvidia-smi 显示的版本大于nvcc --version 的版本通常不会出现大问题。

cuda路径

机器的cuda路径在/usr/local下。

conda虚拟环境的cuda路径在conda/envs/虚拟环境名的lib或include文件夹下。