export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.0/bin保存文件并重新启动终端。 验证CUDA安装:在终端中运行以下命令,验证CUDA是否正确安装: nvcc --version如果输出显示CUDA版本为11.0,则表示安装成功。 下载cuDNN 8.0:从NVIDIA官网下载cuDNN 8.0,并...
1. 彻底搞懂深度学习环境配置(conda虚拟环境、nvcc、nvidia-smi、cuda版本切换、cudnn、LIBRARY_PATH) 10:27 2. 语音识别技术精炼(CTC、LAS、Encoder-Decoder、RNN Transducer) 21:20 3. RNN-Transducer代码讲解 13:03 4. 目标检测SOTA算法Co-DETR原理和代码讲解(传统目标检测和端到端方案的集大成者,无NMS...
conda设置专用环境变量(cuda为例) conda env config vars set PATH=/usr/local/cuda-your_cuda_version/lib64:$PATH -n your_env_name conda env config vars set LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-your_cuda_version/lib64:$LD_LIBRARY_PATH -n your_env_name -n your_env_name的作用是使得专用环境变量...
export LD_LIBRARY_PATH="/public/home/user_xxx/users/user_yyy/toolkit/nccl_2.18.3-1+cuda11.0_x86_64/include/:/public/home/user_xxx/users/user_yyy/toolkit/nccl_2.18.3-1+cuda11.0_x86_64/lib:$LD_LIBRARY_PATH" #export LD_LIBRARY_PATH="/public/home/user_xxx/users/user_yyy/toolkit/opt/l...
sudo <CudaInstaller>.run--silent --driverLogfileis/tmp/cuda-installer.log 【按照Summary配置PATH】 exportPATH="/4Tdisk/**/cuda/cuda-10.1/bin:$PATH"exportLD_LIBRARY_PATH="/4Tdisk/**/cuda/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" 下载解压cudnn与复制 ...
os.getenv:打印与 CUDA 相关的环境变量,如 CUDA_HOME、PATH 和 LD_LIBRARY_PATH。 要执行此代码并查看输出,您需要在安装了 Python、PyTorch 和 CUDA 的环境中运行它。请注意,Conda 版本检查不包括在此代码片段中。如果您想检查 Conda 的版本,您应该在终端中使用 conda --version,或者使用 Python 中的 subprocess...
conda env config vars set LD_LIBRARY_PATH=/mypath/cuda11.06/lib64:$LD_LIBRARY_PATH -n my_env conda env config vars set CUDA_HOME=/mypath/cuda -n my_env 1. 2. 3. 这样, 只有进入my_env的环境时会默认使用cuda11.06,其余的虚拟环境不受影响. ...
可以在activate.sh中写入下列内容来修改CUDA版本,也可以配置的环境变量 ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 2.创建关闭虚拟环境时的脚本 mkdir -p ~/anaconda3/envs/your_env_name/etc/conda/deactivate.d ...
cuda驱动版本是11.2,运行时版本是11.5。在.bashrc文件中添加: export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.5export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda-11.5/bin:$PATH 在home目录下设置.profile文件,登录时自动执行.bashrc文件。
LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:/usr/local/cuda/lib64 PATH=/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/bin:/opt/conda/envs/python27-pa ddle120-env/bin:/opt/conda/bin:/usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/b in:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/sbin:/home/aistudio/bin:/home/ai...