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给虚拟环境指定cuda
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服务器上装了多个版本的cuda，有的时候需要使用TensorFlow，有的时候需要使用pytorch，有时候需要使用cuda9.0+，有的时候需要使用cuda10.0+。那么必然涉及到给每个不同的虚拟环境配上不同的cuda版本。
本文以有cuda9.0 和 cuda10.1为例，介绍如何给pytorch这个环境指定cuda10.1版本，启动环境时自动执行脚本激活cuda10.1。
1.首先激活虚拟环境 pytorch，输出当前环境的路径
conda activate pytorch
echo ${CONDA_PREFIX}
得到路径, for example：/home/username/anaconda3/envs/pytorch
2.建立激活环境下的文件夹，写入脚本
#建立激活环境下的文件夹
mkdir -p /home/username/anaconda3/envs/pytorch/etc/conda/activate.d
#写入脚本
vi /home/username/anaconda3/envs/pytorch/etc/conda/activate.d/activate.sh
写入内容如下：
3.建立退出环境下的文件夹，写入脚本
#建立退出环境下的文件夹
mkdir -p /home/username/anaconda3/envs/pytorch/etc/conda/deactivate.d
#写入脚本
vi /home/username/anaconda3/envs/pytorch/etc/conda/deactivate.d/deactivate.sh
写入内容如下：
4.测试
首先先在本机查看环境变量 CUDA_HOME
echo $CUDA_HOME
结果为/usr/local/cuda-9.0
激活环境后
echo $CUDA_HOME
结果为/usr/local/cuda-10.1
注：如果出现从虚拟环境退出后，echo $CUDA_HOME 结果为空值的情况，操作如下
执行初始化文件，立即生效
source .bashrc
结束。