1.1 查看runtime版本的CUDA (1)nvcc -V或nvcc --version (2)在CUDA的include文件夹中找到cuda.h文件 打开后搜索version。 上面这张图的cuda路径是我在安装的时候自定义的,不要完全参考。 (3)查看conda指令安装的CUDA版本 用下面的代码去查看CUDA和cudnn版本。 import torch print(torch.__version__) print(t...
当面对nvcc-v显示的CUDA版本高于nvidia-smi的CUDA版本时，首先明确结论，解决方法通常有以下两点。探究原因之前，需要考虑你的PyTorch版本。值得注意的是，PyTorch自带CUDA支持，不会使用系统预装的CUDA版本。因此，应验证PyTorch的版本是否与系统CUDA版本兼容。以2023年10月25日为例，官方PyTorch默认版本为CUDA1...
exec/usr/local/cuda/bin/nvcc 保存更改后,nvcc -V命令得到CUDA-10.1版本。 nvcc -V输出版本不正确会导致较多cuda代码编译的问题,比如detectron2中的自定义算子编译步骤。 按此方法更改后可正确编译。
然后打开 .bashrc 文件:vim .bashrc ; 接着按 i 键,进入编辑状态; 再接着在文件的末尾添加下面三行代码: export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda...
目前是2023年10月25日，pytorch官方默认版本是CUDA12.1，即如果你是通过```pip3 install torch``` ...
nvcc -V显示的CUDA版本与nvidia-smi显示的CUDA版本不一致?,看到这篇文章,大概意思是说CUDA有两种API,一个是驱动API(DriverVersion),依赖NVIDIA驱动,由nvidia-smi查看;另一个是运行API(RuntimeVersion)是软件运行所需要的。一般驱动API版本>=运行API版本即可。具体
解决nvcc-V显示的cuda版本不正确 解决nvcc-V显⽰的cuda版本不正确 假设你刚安装了新的CUDA版本，以CUDA-10.1为例，安装完成后⽤nvcc -V查看，输出的仍然是之前的⽼版本CUDA。使⽤ ~$ which nvcc /usr/bin/nvcc 查看系统默认调⽤的nvcc命令的位置，~$ cat /usr/bin/nvcc exec /usr/lib/nvidia-...
安装CUDA后查看版本信息(nvcc -V )报错:command not found vim .bashrc 在末尾添加一行代码: export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 保存退出 source .bashrc 再次执行命令: nvcc -V 可以查看到CUDA的版本信息了 O了! 去你爹个懒子!
通过nvcc -V 与nvidia-smi得到的cuda版本不一样怎么办? 用which nvcc查看发现nvcc路径是/usr/bin/nvcc,而不是/usr/local/cuda/bin/nvcc,怎么办? 上面的两个问题可以通过如下方法解决: 使用sudo apt-get autoremove nvidia-cuda-toolkit 卸载旧版本 再使用sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit重新安装 最后...
第一是因为环境本地装的cuda版本正确的应该是nvcc -V显示的版本。nvcc在环境变量path中被定义,一般在/usr/local/cuda-10.0/bin这种。 nvidia-smi显示的cuda版本是对应的driver版本所最高支持的cuda版本!!!也就是说,在第一步选cuda版本的时候你不可以选择版本大于这里显示的,小于是可以的!