export PATH=$HOME/cuda/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/cuda/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source ~/.bashrc 然后运行 nvcc -V 进行验证。 总结 ✅ 最简单的方法:conda install -c nvidia cuda-toolkit ✅ 如果无法使用 conda,但可以下载文件:手动安装 CUDA ✅ 如...
使用conda search 命令,你可以查询默认 Conda 渠道提供的 NVIDIA CUDA Toolkit 版本。 举个栗子: $ conda search cudatoolkit Loading channels: done # Name Version Build Channel cudatoolkit 9.0 h13b8566_0 pkgs/main cudatoolkit 9.2 0 pkgs/main cudatoolkit 10.0.130 0 pkgs/main cudatoolkit 10.1.168 0...
您可以从NVIDIA官方网站下载CUDA 11.3的安装程序。运行安装程序并按照屏幕上的指示进行操作。在安装过程中,您需要选择与您的系统和显卡兼容的选项。一旦安装完成,您需要验证CUDA是否正确安装。在终端中运行以下命令: nvcc --version 如果一切正常,您将看到CUDA版本和您的NVIDIA驱动程序的详细信息。现在,我们需要在conda环...
当你使用conda install nvidia::cuda命令时,这是通过Conda包管理器来安装NVIDIA CUDA Toolkit的一种方式。以下是你需要了解的关键点: 安装命令: bash conda install nvidia::cuda 这条命令会从NVIDIA的Conda频道安装CUDA Toolkit。注意,这里使用的是nvidia::cuda而不是cudatoolkit,因为nvidia::cuda包含了更完整的CU...
进入Nvidia CUDA下载官网(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),下载对应版本的CUDA-Toolkit,首先在官网查看对应Release Notes(https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#abstract)版本发布信息: 由于conda的清华镜像源还没有cuda10.2的版本,这里我们可下载10.1版本, CUDA10.1下载地...
此时屏幕将返回类似「Cuda compilation tools, release 11.6」的信息,11.6」即代表当前CUDA工具包版本,若系统提示「nvcc不是内部命令」,说明CUDA开发工具包未正确安装或环境变量未配置,此时可尝试第二套验证方案。 方法二:显卡驱动程序面板验证 右击桌面空白区域,选择「NVIDIA控制面板」进入图形管理界面,点击左下角「系统...
nvidia-smi -pm 1 nvidia-smi /usr/local/cuda/bin/nvcc -V 环境变量 exportPATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} CONDA环境安装 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/...
笔者环境:CUDA v11.2,驱动 v462.42 ,但Pytorch 早期版本支持CUDA v11.1 和v11.3,就会比较纠结。 于是升级驱动 v561.09,CUDA v12.6,但Pytorch 最新版本支持的CUDA v12.1 和v12.4 2.1 查看GPU版本 cmd命令输入 nvidia-smi 升级驱动(可选) 如果显卡驱动版本过低,检查是否可以升级驱动 ...
显卡驱动版本向下兼容,其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本,高版本的驱动支持低版本的CUDA。 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 比如我的显卡驱动版本是510.108.03,可安装的CUDA最高版本为11.6。(可能是推荐版本,我安装了11.8) ...
2.2 安装指定 CUDA 版本,例如 11.6:conda install cudatoolkit==11.6 -c nvidia 2.3 没torch就安装支持 CUDA 的 PyTorch,老环境就跳过 2.4 安装cuda-nvcc : conda install cuda-nvcc 但是我这里执行完第四步,输入nvcc -V还是显示11.4(系统的) 3. 参考这篇文章 清风帅帅:使用conda创建虚拟cudatookit环境后,更...