针对你遇到的 conda oserror: cuda_home environment variable is not set. please set it to y 错误,这通常意味着 Conda 环境在尝试使用 CUDA 相关功能时,未能找到名为 CUDA_HOME 的环境变量。这个变量应该指向你的 CUDA 安装目录。以下是一些步骤来帮助你解决这个问题: 确认CUDA是否已经安装在系统上: 首先,...
在使用conda的python虚拟环境时,我们常常需要针对不同的python虚拟环境设置不同的系统变量。例如环境A基于PyTorch 1.5.0和CUDA 9.2;环境B基于PyTorch 1.12.1和CUDA 11.6;那么两个环境势必要依赖不同的$CUDA_HOME和$PATH变量。在这种情况下,统一使用~/.bashrc来管理系统变量显然是不恰当的;可以考虑使用conda自带的虚拟...
需要另外装cuda，然后设置 CUDA_HOME。或者不使用 pythonsetup.pydevelop 安装，而使用 pip install 安装...
如果通过上面的方法利用 conda 创建了pytorch的虚拟环境, 并参照ubuntu安装cuda,cudnn,pytorch安装了 cuda 和 Pytorch, 但是在用时, Pytorch 不能调用 cuda, 那么考虑让pytorch的虚拟环境调用系统的 cuda. 也就是接下来的所有内容了. 二. 更改虚拟环境中的环境变量 使用conda env config vars set my_var=value设...
op_builder.builder.MissingCUDAException: CUDA_HOME does not exist, unable to compile CUDA op(s) [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: metadata-generation-failed
通过调用生成 tensorflow / pytorch 库时设置的链接库寻找目录，可以确定使用哪个 cuda 库。以 pytorch 为例，项目根目录下的 setup.py 文件指定链接库搜索目录，其中 CUDA_HOME 在 tool.setup_helpers.cuda 中获取，其过程大致如下（基于 pytorch 源码版本 '1.3.0'）。具体细节可查阅 pytorch 源码。...
我们先到/usr/lib/cuda/lib64 下: ln -s libcusolver.so.8.0 libcusolver.so.7.5 1. 然后在.bashrc系统环境下配置一下这个路径: export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/cuda/lib64" export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 1. 2.
安装tensorflow-gpu，需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，版本不适配会导致...
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0 export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH 配置文件时按i进行编辑,如果以前有cuda的配置文件,建议更改不一样的地方,配置完成后按esc退出编辑模式,按大写的Z两次退出 source ~/.bashrc 需要检查安装是否成功
conda install cudatoolkit，就是在这里搜索到 cuda 库的），库文件目录的上级目录就作为CUDA_HOME。