How to setup CUDA 10.2, 11.0, and 11.5 in order to use eddy_cuda10.2 (in FSL 6.0.5.x), PyTorch, and Tensorflow 2

ATTENTION (16 Apr 2023): From 6.0.6, you can use the latest CUDA to run eddy_cuda10.2. So this post is obsolete. I wrote a new post, so please check it out.

FSL 6.0.5 ships eddy_cuda10.2 which literally uses CUDA 10.2.
I explored a way to use eddy_cuda10.2, PyTorch and Tensorflow concurrently. Below is How-To for Ubuntu 18.04/20.04.

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Ubuntu 20.04 / 18.04 環境で eddy_cuda10.2 (in FSL 6.0.5.x), PyTorch, Tensorflow 2 を使えるようにCUDA 10.2, 11.0, 11.5をセットアップする方法

注意(16 Apr 2023): FSL 6.0.6 から、CUDA 11以降でもeddy_cuda10.2が動くようになりました。したがって、以下の内容はもう古くなっています。新しい記事をご確認ください。

私のメインマシンは Lin4Neuro 18.04 ですが、そろそろ Lin4Neuro 20.04 への移行を考えています。

今、実験機には NVIDIA GeForce RTX 2070 が備え付けられています。
これを使って、FSL 6.0.5 の eddy をGPUが使えるように設定し、なおかつ、Tensorflow, Pytorch といった Deep Learning のフレームワークも使えるようにしたいと思います。

FSL 6.0.5 にはデフォルトで CUDA 10.2 に対応した eddy_cuda10.2 が配布されています。なので、CUDA 10.2を入れることにします。

なお、これは Ubuntu 18.04 でも全く問題なくできることがわかりましたので、タイトルを変更しました。

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