重启conda环境,验证CUDA_HOME环境变量是否设置成功: 在Linux或macOS上,你可以通过运行source ~/.bashrc或重新打开终端来应用更改,并使用echo $CUDA_HOME来验证。 在Windows上,重新打开Anaconda Prompt并使用echo %CUDA_HOME%来验证。 如果你使用的是conda环境,并且希望在conda环境中永久设置CUDA_HOME,你可以在conda环...
您应该能够使用此命令找到您的conda安装的CUDA库的路径。
这个配置能达到以下效果,一个服务器上安装一个conda,所有用户创建的环境在自己的home下,新安装下载的包会存在conda下的pkgs里,如果用相同的包不会重复下载而是会直接链接。base环境需要root权限才能修改。 配置步骤: 创建用户组(假定用户组名users) 2. root安装conda,保证conda安装的硬盘和用户home的硬盘一样 3. co...
在使用conda的python虚拟环境时,我们常常需要针对不同的python虚拟环境设置不同的系统变量。例如环境A基于PyTorch 1.5.0和CUDA 9.2;环境B基于PyTorch 1.12.1和CUDA 11.6;那么两个环境势必要依赖不同的$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...
检查环境变量:首先,需要检查CUDA和cuDNN的环境变量是否设置正确。这些环境变量应该指向正确的安装路径。你可以通过运行echo $LD_LIBRARY_PATH和echo $CUDA_HOME来查看这些环境变量的值。如果这些值不正确,你需要修改它们。 检查CUDA和cuDNN版本:确保你的CUDA和cuDNN版本与Tensorflow-gpu版本兼容。你可以通过运行nvcc --...
export PATH="/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH"export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.0/lib64:LD_LIBRARY_PATH" 最终问题解决了。原来这个问题其实是由于安装 cuda 时没有把地址写进去导致的。这个非常关键。 2019.12.3 将远程服务器的pytorch 和 torchvision 的版本更新后,发现原来可以在 pytorch1.0.1...
上面激活的方式进入目录太复杂 or 命令太长了,可以通过设置全局变量或者用linux的别名alias设置。 第一种方式,将需要激活的路径下的bin文件添加到全局环境变量中如将/home/yourName/anaconda3/envs/yourEnv/bin添加到~/.bash_profile中。 第二种方式,通过vim ～/.bash_profile,向里面添加alias activeEnv='source...
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...
File "/public/home/jd_shb/miniconda3/envs/chainer/lib/python3.7/site-packages/cupy/cuda/compiler.py", line 12, in <module> from cupy.cuda import function File "cupy/cuda/function.pyx", line 1, in init cupy.cuda.function File "cupy/cuda/texture.pyx", line 1, in init cupy.cuda.textu...
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...