Python：conda install cudatoolkit的备选方案：pip install nvidia-cudnn-*：

本文介绍: 由于使用深度学习框架的不同，有的时候我们需要切换 cudnn 环境。比起在系统中安装多个 cudnn 版本，更便捷的方法是通过在python 环境下安装 cu d nn 工具，这样不同的cu d nn 环境就可以用python的包管理器（如conda等）管理，使用起来很方便。然而有的时候我们用的包管理器不是cuda，或者我们用的python包镜像不支持 cuda，这时只能用pip. 以cuda11为例，此时可以使用以下指令安装需要的cu d nn 工具；最常用的方式是在conda下，通过安装不同版本的cuda tool k i t来满足要求。

由于使用深度学习框架的不同，有的时候我们需要切换 cu d nn环境。比起在系统中安装多个 cu d nn 版本，更便捷的方法是通过在python环境下安装cu d nn 工具，这样不同的cu d nn环境就可以用python的包管理器（如conda等）管理，使用起来很方便。
最常用的方式是在conda下，通过安装不同版本的cuda tool k i t来满足要求。

conda install cudatoolkit

然而有的时候我们用的包管理器不是cuda，或者我们用的python包镜像不支持cuda，这时只能用pip. 以cuda11为例，此时可以使用以下指令安装需要的cudnn工具；注意选择自己需要的版本号。

pip install nvidia-cudnn-cu11
pip install nvidia-cuda-runtime-cu11
pip install nvidia-cublas-cu11
pip install nvidia-cuda-nvrtc-cu11

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