低版本CUDA安装/多版本切换/用户级CUDA安装

前言：我想要安装Torch V1.7.1，根据版本信息只有cuda10.2和11.0。但是，本地安装的CUDA版本为11.6和11.2，都不能满足需求。因此需要降低CUDA版本为10.2

目前CUDA版本为11.6，如下图所示，显卡驱动为510.47.03（根据下面的对照表，降级成CUDA10.2没问题）

参照官网：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

如上图所示，像CUDA10.2版本，需要440.33以上的显卡驱动。例如，如果你通过nvidia-smi命令获得的显卡驱动号大于440.33,你可以将CUDA 11降到10.2是完全没有问题的。而如果你的显卡驱动号是396.26，那么你只能在CUDA7/8/9上进行切换。

因此显卡驱动总是越高越好，依赖关系为：

下载网址：https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal

运行如下wget命令在服务器安装cuda的目录下： 将下载好的文件执行以下操作：

前提：如下使用的两个目录需要先创建 1） /home/[用户名]/cuda-10.2/ 2）/home/[用户名]/cuda-10.2/mylib/

先选择Toolkit Options回车进入

选择Change Toolkit Install Path回车，输入自定义的CUDA安装目录：

提前手动创建

更改Library install path

提前手动创建

此时nvcc还是显示原来的CUDA版本，还需要修改本地文件，如下：

修改命令相关参数，执行如下命令：

在最下方添加刚刚安装cuda的路径：

之前的CUDA路径可以注释掉，方便之后使用

保存之后，执行以下命令，使配置生效：

查看效果：nvcc -V 显示CUDA 10.2，已经安装成功

下载网址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

直接运行如上命令即可安装成功