如何在Google Colab中降级Cuda和cuDNN版本？

Question

我需要运行版本1.3.0的tensorflow-gpu。为此，我需要将cuda降级到版本8。有人可以分享代码以将Google colab中的cuda从10.0降级到8.0。

我得到了使用此代码降级到版本9的代码。

!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64-deb
!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64-deb
!apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
!apt-get update
!apt-get install cuda=9.0.176-1

我试图将代码中的9更改为8，但这没用。

Answer 1

要从 10.x 降级到 10.0，这应该会有所帮助：

#Uninstall the current CUDA version
!apt-get --purge remove cuda nvidia* libnvidia-*
!dpkg -l | grep cuda- | awk '{print $2}' | xargs -n1 dpkg --purge
!apt-get remove cuda-*
!apt autoremove
!apt-get update

#Download CUDA 10.0
!wget  --no-clobber https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
#install CUDA kit dpkg
!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
!sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
!apt-get update
!apt-get install cuda-10-0

在这里找到： http://aconcaguasci.blogspot.com/2019/12/setting-up-cuda-100-for-mxnet-on-google.html

Answer 2

我得到了使用以下命令行将cuda降级到8.0版的答案。

!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb
!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb
!apt-get update
!apt-get install cuda=8.0.61-1

但是另一个要求是将cuDNN版本降级到6.0。有人可以给我一组代码，以便在Google colab中将cuDNN版本降级为6.0。

Answer 3

我还必须设置系统以使用CUDA 8和cuDNN 6。 如您所指出的，您必须首先安装CUDA。然后，安装cuDNN。

您可以通过访问CUDA Toolkit Archive - CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017获得适合您的操作系统/目标平台的 CUDA安装程序的URL。在访问NVIDIA developer site之前，请确保您拥有NVIDIA开发人员帐户。

要获取用于 Linux Ubuntu 16.04 x86_64 的CUDA安装程序，可以使用：

!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb
!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb

!apt-key add /var/cuda-repo-8-0-local-ga2/7fa2af80.pub
!apt-get update
!apt-get install cuda=8.0.61-1
!apt autoremove

要安装 NVIDIA cuDNN ，您必须具有NVIDIA开发人员帐户。 在NVIDIA开发人员站点上使用凭据登录后，打开NVIDA cuDNN archive，您现在可以在其中找到cuDNN v1至v7.6.4。现在，单击“为CUDA 8.0下载cuDNN v6.0（2017年4月27日）”条目。要下载适用于Ubuntu 16.04的cuDNN，请单击“适用于Ubuntu16.04（Deb）的cuDNN v6.0运行时库”。 您可以按照direct link to cuDNN v6.0 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)进行操作，但请确保先登录NVIDIA开发人员帐户。

这是一个示例脚本：

# Download NVIDIA cuDNN after logging in with your NVIDIA developer account
# https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
# Select "Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0"
# Download "cuDNN v6.0 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)" 
# Directlink (requires NVIDIA developer session):
# https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v6/prod/8.0_20170307/Ubuntu16_04_x64/libcudnn6_6.0.20-1+cuda8.0_amd64-deb
# After downloading, install cuDNN
!dpkg -i "~/Downloads/libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb"
# Check if package has been installed
!ls -l /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.6*

这应该输出例如：

Preparing to unpack .../libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb ...
Unpacking libcudnn6 (6.0.21-1+cuda8.0) ...
Setting up libcudnn6 (6.0.21-1+cuda8.0) ...
Processing triggers for libc-bin (2.27-3ubuntu1) ...
lrwxrwxrwx 1 root root        18 Apr 12  2017 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.6 -> libcudnn.so.6.0.21
-rw-r--r-- 1 root root 154322864 Apr 12  2017 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.6.0.21

为阐明我的答案，我还在下面为您添加了网页截图。