CUDAのバージョン入れ替えに成功した話

◆目的

TensorFlow-GPUを試そうとした環境準備中、うっかりCUDA10.0を入れてしまった。

CUDA10.0を使用する場合はTensorFlowをローカルで再ビルドする必要アリ。

というわけで

「CUDA10.0アンインストール＆CUDA9.0をインストールし直す」ことにした。

 

適当にやると深刻な事態になるらしく色々と下調べをしてから実施。

結果：成功。ヤッター。

 

◆環境

※あまりに失敗報告ブログが散見されるので、環境や条件が異なると

　手順通り実施しても失敗するのかも知れません。

　別の手順もあるみたいです。最下部に参考リンク貼りました。

※2019年1月4日時点の記録です。

 

・OS：Windows10 Professional 64bit

・GPU：GeForce GTX 1080

・「CUDA Toolkit 10.0」及び「cuDNN v7.4.2 for CUDA 10.0」導入済み。

・他のNvidiaのドライバ類は全て実施時点の最新版に更新済み（おまじないとして）

 

◆手順

【はじめに結論】

 結論から言うと、このサイトの手順をバーションを読み替えてまるっとやりました。

dev.infohub.cc

上のブログが「旧→新」の手順紹介だったということで「新→旧」でも成功したぞ！！

ということをお伝えするためにこの記事を書きました。

 

簡単に作業中のログを載せていきます。何かの参考になれば幸いです。

 

【CUDA10.0アンインストール】

参考記事より色々残りました。

【CuDNN削除】

フォルダごと削除します。

【CUDA9.0ダウンロード】

CUDA Toolkit 9.0 Downloads | NVIDIA Developer

から「Base Insttaller」と「Patch1-4」の合計5ファイルをダウンロードします。

 

【CuDNN9.0ダウンロード】

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

CUDA9.0用のCuDNNをダウンロードします。

【CUDAインストール】

ダウンロードファイルはこんな感じに揃っていればOK。

「Base Insttaller」をインストールしてから「Patch1-4」をインストールします。

CUDAは全部ダブルクリックでOK。

ただし「Patch1」だけは挙動が異なり、すぐにウィンドウが閉じてしまいます。

それで正常だそうです。Patch１以外は下のようなウィンドウが出ます。

私はオプションは特にいじらずで上手くいきました。詳細は分かりません…。

 

【CuDNN展開】

適当なフォルダに解凍して、

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

に上書きコピーです。

手順は以上です。

Pathを通す場合は追加で実施します。

 

◆別の手順・失敗報告など

ご参考用リンクです。先人に感謝。

qiita.com

qiita.com

qiita.com

teratail.com

github.com