如何在Anaconda中正确安装CUDA 8.0？

Question

**问题：如何在Anaconda中正确安装CUDA 8.0？** 在使用Anaconda进行深度学习环境搭建时，许多开发者希望在其中安装CUDA 8.0以支持特定版本的TensorFlow或PyTorch。然而，由于CUDA 8.0较为老旧，Anaconda官方仓库已不再直接支持该版本。用户常常遇到无法通过`conda install`直接安装CUDA 8.0的问题，即使手动下载安装也容易出现与系统驱动、cuDNN版本不兼容的情况。因此，如何在Anaconda环境中正确配置CUDA 8.0，同时确保与NVIDIA驱动和深度学习框架的兼容性，成为了一个具有挑战性的技术问题。

Answer 1

如何在Anaconda中正确安装CUDA 8.0？

在深度学习环境中，CUDA 8.0作为较早版本，仍然被部分TensorFlow和PyTorch版本所依赖。然而，由于其年代久远，Anaconda官方仓库已不再提供支持，导致开发者在安装过程中面临诸多挑战。本文将从多个角度出发，深入解析如何在Anaconda环境中正确配置CUDA 8.0。

1. 理解CUDA 8.0的兼容性要求

CUDA 8.0对NVIDIA驱动、cuDNN以及深度学习框架的版本都有严格要求。以下是典型的兼容性列表：

组件	推荐版本
NVIDIA驱动	≥ 367.48
cuDNN	5.1
TensorFlow	1.4.x
PyTorch	0.3.x

若系统驱动版本低于推荐值，需升级NVIDIA驱动以支持CUDA 8.0运行。

2. Anaconda环境下的安装难点

Anaconda默认的conda源中已不再包含CUDA 8.0包。直接使用如下命令将失败：

conda install cudatoolkit=8.0

错误提示通常为：

Package not found

这是因为conda官方已移除旧版CUDA工具包。此时，开发者需要考虑第三方源或手动安装方式。

3. 解决方案一：使用Conda-Forge或手动下载安装

1. 尝试使用conda-forge源安装（部分版本仍保留）：

2. conda install -c conda-forge cudatoolkit=8.0

3. 若失败，可手动下载CUDA 8.0的.run文件：
4. • 访问NVIDIA官网：CUDA 8.0 Archive
   • 选择对应操作系统平台，下载安装包
5. 安装CUDA Toolkit 8.0到系统目录（如/usr/local/cuda-8.0）

4. 解决方案二：构建隔离的虚拟环境并手动配置

由于Anaconda无法直接安装CUDA 8.0，可采用以下策略：

1. 创建专用conda环境：

2. conda create -n cuda8 python=3.6

3. 激活环境：

4. conda activate cuda8

5. 手动设置环境变量以指向CUDA 8.0安装路径：

6. export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

5. 安装对应版本的cuDNN与深度学习框架

安装cuDNN 5.1后，需将其库文件复制到CUDA 8.0的lib64目录下。随后可安装兼容的TensorFlow或PyTorch版本：

pip install tensorflow-gpu==1.4.0
pip install torch==0.3.1

注意：使用pip安装而非conda，以避免版本冲突。

6. 验证CUDA是否生效

在Python中执行以下代码验证CUDA是否被正确识别：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

若输出中包含GPU信息，则说明CUDA 8.0配置成功。

7. 常见问题与排查方法

• 问题1： ImportError: libcudnn.so.5 not found

• 解决：确认cuDNN 5.1已正确解压并复制到CUDA 8.0的lib64目录，并更新LD_LIBRARY_PATH

• 问题2： TensorFlow提示找不到CUDA 8.0库

• 解决：检查环境变量是否在conda环境中生效，或使用ldconfig -p | grep cuda确认库路径