怎么更新自己的CUDA版本

随着机器学习、深度学习等领域的发展，GPU计算的应用越来越广泛。CUDA是NVIDIA提供的用于GPU计算的平台，不断更新的CUDA版本也为用户提供了更好、更高效、更稳定的计算体验。

本文将介绍如何更新自己的CUDA版本。

1.确定当前CUDA版本 在更新CUDA版本之前，需要先查看当前安装的CUDA版本。在终端窗口中输入以下命令：

nvcc --version

如果该命令无效，则需先设置环境变量。在终端窗口中输入以下命令：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
nvcc --version

执行以上命令后，将显示当前CUDA版本号，例如：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jun_25_22:26:33_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.168

2.下载新的CUDA版本 在NVIDIA官网上下载最新的CUDA版本，下载地址为 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 。选择对应的操作系统，并选择适合自己的CUDA版本。

3.安装新的CUDA版本 下载完毕后，执行以下命令：

sudo sh cuda_*.run

其中，*表示下载的CUDA版本号。执行该命令后，按照提示输入相关信息，例如接受许可协议、选择安装路径等。

4.更新CUDA环境变量 在终端窗口中输入以下命令：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

5.验证新的CUDA版本 在终端窗口中输入以下命令：

nvcc --version

如果显示的CUDA版本是更新后的版本，说明更新成功。

示例代码：

import tensorflow as tf
print("Current CUDA version: ", tf.test.is_built_with_cuda())

该示例代码可以检测当前TensorFlow是否使用了GPU计算，输出结果为True表示使用了GPU计算，输出结果为False表示没有使用GPU计算。

总结： 本文介绍了如何更新CUDA版本