Есть ли способ установить CUDA 9 и 10 в одной среде для совместной работы Tensorflow 2.0 и более ранних версий?

Question

У меня есть модели, написанные в ранних версиях tenorflow, совместимых с версией CUDA 9. В дальнейшем я хочу перейти на tenorflow 2.0, но мне придется конвертировать версию CUDA в 10. Но если я это сделаю, я не смогу запустить свои ранее написанные коды с новой версией CUDA. Как избежать конфликта этой версии?

Answer 1

Вы можете установить столько версий CUDA, сколько захотите. Просто убедитесь, что в PATH и LD_LIBRARY_PATH:

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

указана правильная версия. Вы можете проверить свои переменные с помощью echo $PATH и echo $LD_LIBRARY_PATH.

Answer 2

Вы можете использовать несколько версий CUDA в своей системе, но в этом случае я бы не советовал. Существует инструмент Tensorflow 2.0, который преобразует ваш код (если он написан правильно) в Tensorflow 2.0. Вы можете прочитать больше об этом здесь . Это позволит вам запустить весь ваш код в CUDA 10.

Для отдельных файлов используйте:

tf_upgrade_v2 — infile foo.py — outfile foo-upgraded.py

Для обновления всего проекта используйте:

tf_upgrade_v2 --intree my_project/ --outtree my_project_v2/ --reportfile report.txt

Примечание: Возможно, вам придется сначала установить этот скрипт.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Если у вас все еще есть старые функции TensorFlow, которые вы хотите использовать. Вы можете использовать tf.compat.v1, как описано в руководстве по миграции .