在Ubuntu上安装多个CUDA/cuDNN版本的最佳解决方案

在Ubuntu上安装多个CUDA/cuDNN版本的最佳解决方案是使用conda环境管理工具。Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，可以帮助我们在同一台机器上管理多个独立的Python环境，并且可以方便地切换不同的CUDA和cuDNN版本。

以下是安装多个CUDA/cuDNN版本的步骤：

1. 安装Miniconda或Anaconda：首先，你需要在Ubuntu上安装Miniconda或Anaconda。你可以从官方网站下载适合你系统的安装包，并按照官方文档进行安装。
2. 创建conda环境：打开终端，运行以下命令创建一个新的conda环境，并激活该环境：
3. 创建conda环境：打开终端，运行以下命令创建一个新的conda环境，并激活该环境：
4. 安装CUDA和cuDNN：在激活的conda环境中，使用conda命令安装指定版本的CUDA和cuDNN。例如，安装CUDA 10.2和cuDNN 7.6.5：
5. 安装CUDA和cuDNN：在激活的conda环境中，使用conda命令安装指定版本的CUDA和cuDNN。例如，安装CUDA 10.2和cuDNN 7.6.5：
6. 注意：根据你的需求，可以安装不同版本的CUDA和cuDNN。
7. 配置环境变量：为了让系统正确识别安装的CUDA和cuDNN版本，需要配置相应的环境变量。在终端中运行以下命令：
8. 配置环境变量：为了让系统正确识别安装的CUDA和cuDNN版本，需要配置相应的环境变量。在终端中运行以下命令：
9. 注意：根据你安装的CUDA版本，需要相应地修改路径。
10. 安装其他依赖：根据你的项目需求，可能还需要安装其他依赖库。你可以使用conda命令或pip命令安装这些库。
11. 安装其他依赖：根据你的项目需求，可能还需要安装其他依赖库。你可以使用conda命令或pip命令安装这些库。

至此，你已经成功在Ubuntu上安装了多个CUDA/cuDNN版本，并且可以在不同的conda环境中切换它们。你可以根据需要创建多个conda环境，并在每个环境中安装不同版本的CUDA和cuDNN。

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