windows下 為不同虛擬環境配置不同的cuda

很多時候，當從git上拿來乙個專案，有需要基於的環境，比如基於：python3.7 cuda10.0。而本地環境python=3.6 cuda=0.8。而計算機同時需要支援多個版本的訓練任務。下面給出一種解法。

先看一下效果：（base[py3.6]環境基於cuda8.0，open-mmlab[py3.7]基於cuda10.0）

這裡的系統環境變數已經將cuda設定為8.0相關的內容。

安裝cuda8.0和cuda10.0到計算機，這裡不再詳述。

2.1 開啟anaconda prompt建立第二個虛擬環境

conda create -n open-mmlab python=3.7 -y

2.2將prompt視窗定位到虛擬環境主目錄下（參考這裡）

執行以下命令：

mkdir .\etc\conda\activate.d

mkdir .\etc\conda\deactivate.d

得到下圖的資料夾

在activate.d中建立env_vars.bat，內容為：

@set cuda_path=c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.0\bin

@set cuda_nvvp=c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.0\libnvvp
@set cuda_lib=c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.0\lib\x64
@set old_path=%path%
@set path=%cuda_path%;%cuda_nvvp%;%cuda_lib%;%path%;

就將cuda10.0對應的庫新增到了臨時系統環境變數中。

在deactivate.d中建立同名檔案env_vars.bat，內容為：

@set path=%old_path%

將環境變數重置為原始的內容。

2020.03.24add

根據以上配置，在編譯mmdetection的時候一直報錯：

1：無法開啟輸入檔案「cudart.lib」

2 error: command 『c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.0\bin\nvcc.exe』 failed with exit status 2

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