- 注：本文轉載自https://www.cnblogs.com/yhjoker/p/10972795.html，作者yhjoker。
由於課題的原因，筆者主要通過 Pytorch 框架進行深度學習相關的學習和實驗。在運行和學習網絡上的 Pytorch 應用代碼的過程中，不少項目會標註作者在運行和實驗時所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息。由於 Pytorch 和 cuda 版本的更新較快，可能出現程序的編譯和運行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 進行運行環境支持的情況。比如筆者遇到的某個項目中編寫了 CUDAExtension 拓展，而其中使用的 cuda 接口函數在新版本的 cuda 中做了修改，使得直接使用系統上已有的新版本 cuda 時會無法編譯使用。
爲了滿足應用程序和框架本身對不同版本的 cuda 的需求，(如上面遇到的問題中，即需要 Pytorch 能夠切換使用系統上不同版本的 cuda ，進而編譯對應的 CUDAExtension)，這裏即記錄筆者瞭解到的 Ubuntu 環境下 Pytorch 在編輯 cpp 和 cuda 拓展時確定所使用 cuda 版本的基本流程以及 Pytorch 使用不同版本的 cuda 進行運行的方法。
cuda 與 cudatoolkit 的區別
在使用 Anaconda 安裝 Pytorch 深度學習框架時，可以發現 Anaconda 會自動爲我們安裝 cudatoolkit，如下圖所示。
上述安裝的 cudatoolkit 與通過 Nvidia 官方提供的 CUDA Toolkit 是不一樣的。具體而言，Nvidia 官方提供的 CUDA Toolkit 是一個完整的工具安裝包，其中提供了 Nvidia 驅動程序、開發 CUDA 程序相關的開發工具包等可供安裝的選項。使用 Nvidia 官網提供的 CUDA Toolkit 可以安裝開發 CUDA 程序所需的工具，包括 CUDA 程序的編譯器、IDE、調試器等，CUDA 程序所對應的各式庫文件以及它們的頭文件。上述 CUDA Toolkit 的具體組成可參考 CUDA Toolkit Major Components.
實際上，Nvidia 官方提供安裝的 CUDA Toolkit 包含了進行 CUDA 相關程序開發的編譯、調試等過程相關的所有組件。但對於 Pytorch 之類的深度學習框架而言，其在大多數需要使用 GPU 的情況中只需要使用 CUDA 的動態鏈接庫支持程序的運行( Pytorch 本身與 CUDA 相關的部分是提前編譯好的 )，就像常見的可執行程序一樣，不需要重新進行編譯過程，只需要其所依賴的動態鏈接庫存在即可正常運行。故而，Anaconda 在安裝 Pytorch 等會使用到 CUDA 的框架時，會自動爲用戶安裝 cudatoolkit，其主要包含應用程序在使用 CUDA 相關的功能時所依賴的動態鏈接庫。在安裝了 cudatoolkit 後，只要系統上存在與當前的 cudatoolkit 所兼容的 Nvidia 驅動，則已經編譯好的 CUDA 相關的程序就可以直接運行，而不需要安裝完整的 Nvidia 官方提供的 CUDA Toolkit .
通過 Anaconda 安裝的應用程序包位於安裝目錄下的 /pkg 文件夾中，如筆者的目錄即爲 /home/xxx/anaconda3/pkgs/ ，用戶可以在其中查看 conda 安裝的 cudatoolkit 的內容，如下圖所示。可以看到 conda 安裝的 cudatoolkit 中主要包含的是支持已經編譯好的 CUDA 程序運行的相關的動態鏈接庫。( Ubuntu 環境下 )
在大多數情況下，上述 cudatoolkit 是可以滿足 Pytorch 等框架的使用需求的。但對於一些特殊需求，如需要爲 Pytorch 框架添加 CUDA 相關的拓展時( Custom C++ and CUDA Extensions )，需要對編寫的 CUDA 相關的程序進行編譯等操作，則需安裝完整的 Nvidia 官方提供的 CUDA Toolkit.
本文的後續內容，即對應的是當 Pytorch 等框架需要編譯對應的 CUDA 相關拓展程序時，如何設置使用不同版本的 cuda toolkit( 完整的包含有編譯器的安裝包 )對程序進行編譯，進而滿足特定的 CUDA 版本依賴。
Pytorch 確定所使用的 cuda 版本
實際使用過程中，Pytorch 檢測運行時使用的 cuda 版本的代碼位於 torch/utils/cpp_extension.py 的_find_cuda_home 函數 ( Pytorch 1.1.0, Line 24 )中.這裏主要介紹 Linux 環境下的 cuda 版本的確認過程，關於 Windows 環境下多版本 cuda 的使用可以參考上述文件中的具體實現.
確定 cuda 路徑
若在運行時需要使用 cuda 進行程序的編譯或其他 cuda 相關的操作，Pytorch 會首先定位一個 cuda 安裝目錄( 來獲取所需的特定版本 cuda 提供的可執行程序、庫文件和頭文件等文件 )。具體而言，Pytorch 首先嚐試獲取環境變量 CUDA_HOME/CUDA_PATH 的值作爲運行時使用的 cuda 目錄。若直接設置了 CUDA_HOME/CUDA_PATH 變量，則 Pytorch 使用 CUDA_HOME/CUDA_PATH 指定的路徑作爲運行時使用的 cuda 版本的目錄。
若上述環境變量不存在，則 Pytorch 會檢查系統是否存在固定路徑 /usr/local/cuda 。默認情況下，系統並不存在對環境變量 CUDA_HOME 設置，故而 Pytorch 運行時默認檢查的是 Linux 環境中固定路徑 /usr/local/cuda 所指向的 cuda 目錄。 /usr/local/cuda 實際上是一個軟連接文件，當其存在時一般被設置爲指向系統中某一個版本的 cuda 文件夾。使用一個固定路徑的軟鏈接的好處在於，當系統中存在多個安裝的 cuda 版本時，只需要修改上述軟連接實際指向的 cuda 目錄，而不需要修改任何其他的路徑接口，即可方便的通過唯一的路徑使用不同版本的 cuda. 如筆者使用的服務器中，上述固定的 /usr/local/cuda 路徑即指向一個較老的 cuda-8.0 版本的目錄。
需要注意的是， /usr/local/cuda 並不是一個 Linux 系統上默認存在的路徑，其一般在安裝 cuda 時創建( 爲可選項，不強制創建 )。故而 Pytorch 檢測上述路徑時也可能會失敗。
若 CUDA_HOME 變量指定的路徑和默認路徑 /usr/local/cuda 均不存在安裝好的 cuda 目錄，則 Pytorch 通過運行命令 which nvcc 來找到一個包含有 nvcc 命令的 cuda 安裝目錄，並將其作爲運行時使用的 cuda 版本。具體而言，系統會根據環境變量 PATH 中的目錄去依次搜索可用的 nvcc 可執行文件，若環境變量 PATH 中包含多個安裝好的 cuda 版本的可執行文件目錄( 形如/home/test/cuda-10.1/bin )，則排在 PATH 中的第一個 cuda 的可執行文件目錄中的 nvcc 命令會被選中，其所對應的路徑被選爲 Pytorch 使用的 cuda 路徑。同樣的，若 PATH 中不存在安裝好的 cuda 版本的可執行目錄，則上述過程會失敗，Pytorch 最終會由於找不到可用的 cuda 目錄而無法使用 cuda.比較推薦的做法是保持 PATH 路徑中存在唯一一個對應所需使用的 cuda 版本的可執行目錄的路徑。
在確定好使用的 cuda 路徑後，基於 cuda 的 Pytorch 拓展即會使用確定好的 cuda 目錄中的可執行文件( /bin )、頭文件( /include )和庫文件( /lib64 )完成所需的編譯過程。
Pytorch 使用特定的 cuda 版本
從 Pytorch 確定使用的 cuda 版本的流程來看，想要指定 Pytorch 使用的 cuda 版本，主要有兩種方法，第一種是修改軟鏈接 /usr/local/cuda 所指向的 cuda 安裝目錄( 若不存在則新建 )，第二種是通過設置環境變量 CUDA_HOME 指向所需使用的 cuda 版本的安裝目錄。除此之外，還建議將對應 cuda 目錄中的可執行文件目錄( 形如/home/test/cuda-10.1/bin )加入環境變量 PATH 中。
對於第一種方法，由於 /usr/ 和 /usr/local/ 目錄下的文件均爲 root 用戶所管理，故而普通用戶無法對其進行修改。**對於具備了 root 權限的用戶而言，在安裝有多版本 cuda 的 Linux 系統上，只需切換 /usr/local/cuda 所指向的 cuda 目錄，讓其指向所需的 cuda 版本的安裝位置，即可讓 Pytorch 在運行時使用指定版本的 cuda 運行程序。**修改軟鏈接的方法如下命令所示，命令刪除原有的軟鏈接，並新建指向新路徑的軟鏈接。
sudo rm -rf /usr/local/cuda //刪除軟鏈接，注意是 /usr/local/cuda 而不是 /usr/local/cuda/,前者僅刪除軟鏈接，而後者會刪除軟鏈接所指向的目錄的所有內容，操作請小心
sudo ln -s cuda_path /usr/local/cuda //創建名爲 /usr/local/cuda 的軟鏈接，其指向 cuda_path 所指定的 cuda 安裝目錄
或者直接強制修改原始的軟鏈接
sudo ln -sf cuda_path /usr/local/cuda //修改或創建軟鏈接 /usr/local/cuda 使其指向指定版本的 cuda 目錄
對於非 root 用戶而言，主要通過第二種方法進行設置。若想要指定 Pytorch 使用的 cuda 版本，則首先需要設置 CUDA_HOME 環境變量，之後在 PATH 中加入指定 cuda 版本的可執行目錄，也就時 cuda_path/bin/ 目錄。完成設置後，運行 Pytorch 時所使用的即爲對應的 cuda 版本。
實例
以筆者的服務器賬戶爲例，筆者在 /home/test/cuda-10.1 目錄中安裝了 cuda-10.1 ，而服務器上的 /usr/local/cuda 目錄指向的是之前安裝的老版本的 cuda-8.0，直接運行 Pytorch 時，其會基於上面的確認流程直接使用老版本的 cuda .若想要臨時設置 Pytorch 使用新安裝的 cuda ，則可以通過 export 命令修改全局變量。這種設置方式在當前終端退出後即失效。
export CUDA_HOME=/home/test/cuda-10.1/ //設置全局變量 CUDA_HOME
export PATH=$PATH:/home/test/cuda-10.1/bin/ //在 PATH 變量中加入需要使用的 cuda 版本的路徑,使得系統可以使用 cuda 提供的可執行文件，包括 nvcc
想要永久設置上述 cuda 設置，用戶可以直接在自己的 bash 設置文件 ~/.bashrc 文件尾部加入上述命令，保存後再通過 source ~/.bashrc 執行文件，即可完成當前終端的環境變量修改。如果需要使用新的 cuda 來編譯文件，還可以通過 LD_LIBRARY_PATH 變量指定進行鏈接的 cuda 庫文件的路徑。
位於 ~/.bashrc 文件中的指令在每次終端啓動時均會自動運行，後續本用戶所打開的終端中的環境變量均會首先執行上述文件中的命令，從而獲得對應的 cuda 變量。
其他
獲取 Pytorch 使用的 cuda 版本
目前，網絡上比較多的資源會討論如何獲得 Pytorch 使用的 cuda 的版本的方法。比較主流的一種方法是使用 Pytorch 提供的方法 torch.version.cuda .
import torch
torch.version.cuda #輸出一個 cuda 版本
如筆者環境下上述命令的輸出如下圖所示。
事實上，上述輸出的 cuda 的版本並不一定是 Pytorch 在實際系統上運行時使用的 cuda 版本，而是編譯該 Pytorch release 版本時使用的 cuda 版本。
torch.version.cuda 是位於 torch/version.py 中的一個變量， Pytorch 在基於源碼進行編譯時，通過 tools/setup_helpers/cuda.py 來確定編譯 Pytorch 所使用的 cuda 的安裝目錄和版本號，確定的具體流程與 Pytorch 運行時確定運行時所使用的 cuda 版本的流程較爲相似，具體可以見其源碼( Pytorch 1.1.0, Line 66 ).在進行 Pytorch 源碼編譯時，根目錄下的 setup.py 會調用上述代碼，確定編譯 Pytorch 所使用的 cuda 目錄和版本號，並使用獲得的信息修改 torch/version.py 中的 cuda 信息( Pytorch, Line 286 )。上述 torch.version.cuda 輸出的信息即爲編譯該發行版 Pytorch 時所使用的 cuda 信息。若系統上的 Pytorch 通過 conda 安裝，用戶也可以直接通過 conda list | grep pytorch 命令查看安裝的 Pytorch 的部分信息。
conda list | grep pytorch //查看安裝的 Pytorch 的信息
筆者環境下上述命令的結果如圖所示，可以看到顯示的 cuda 信息與 torch.version.cuda 保持一致。
想要查看 Pytorch 實際使用的運行時的 cuda 目錄，可以直接輸出之前介紹的 cpp_extension.py 中的 CUDA_HOME 變量。
>>> import torch
>>> import torch.utils
>>> import torch.utils.cpp_extension
>>> torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME #輸出 Pytorch 運行時使用的 cuda
參考資料：
Pytorch installation with GPU support
How to change CUDA version - stackoverflow
Tensorflow-gpu with conda: where is CUDA_HOME specified? - stackoverflow
IBM Developer —— 創建和更改硬鏈接和符號鏈接
linux下創建和刪除軟、硬鏈接
cudatoolkit install incomplete
深度學習與PyTorch實戰