export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda 1. 2. 3. 4. 猜想(下面是我的猜想,可能不正确) 当在虚拟环境里面安装了指定cuda版本的pytorch之后,是不用再进行cuda版本管理的。因为它依靠的是运行时cuda。
anaconda虚拟环境下安装pytorch的C++Extension的时候出现 原因: C++Extension有对CUDA的依赖,并且此cuda需要是电脑安装的而不是使用anaconda下载的cudatookit。具体原因请见:(50条消息) cuda和cudatoolkit_独孤的大山猫的博客-CSDN博客_cudatoolkit和cuda有关系吗 “在大多数情况下,上述 cudatoolkit 是可以满足 Pytorch 等...
export CUDA_HOME=$ORIGINAL_CUDA_HOME export LD_LIBRARY_PATH=$ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH unset ORIGINAL_CUDA_HOME unset ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH 测试 首先先在本机查看环境变量 CUDA_HOME echo $CUDA_HOME 输出为空,表示回到自己机器环境 激活环境后 echo $CUDA_HOME 结果为/usr/local/cuda-10.0 大功告成...
首先激活虚拟环境 pytorch,输出当前环境的路径 conda activate pytorch echo ${CONDA_PREFIX} 得到路径, for example:/home/username/anaconda3/envs/pytorch #建立激活环境下的文件夹 mkdir -p /home/username/anaconda3/envs/pytorch/etc/conda/activate.d #写入脚本 vi /home/username/anaconda3/envs/pytorch/e...
Ubuntu安装了多个版本的CUDA,不同的虚拟环境需要切换不同的CUDA 本文以CUDA10.2和CUDA11.2为例: 1.首先激活虚拟环境 pytorch,输出当前环境的路径 conda activate pytorch echo ${CONDA_PREFIX} 得到路径,例如:/home/username/anaconda3/envs/pytorch 2.activate文件夹 ...
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin 同样,确保在shell配置文件中添加上述export语句。 如果使用容器或虚拟环境,确保CUDA已在该环境中正确配置: 如果你在使用Docker容器或虚拟环境,需要确保CUDA已经在这些环境中正确配置。这通常涉及在Docker镜像中安装CUDA驱动程序和工具包,或者在虚拟环境中设置相应的环境变量和路径。
因为没有root权限,所以要进入Options,然后更改toolkit的安装位置,然后比如下载到/home/username/cuda/cuda-11.3(要自己在cuda文件夹内新建一个cuda-11.3) username替换为自己的用户名,cuda-11.3视版本更改。 2 更改虚拟环境中默认的nvcc命令指向的位置 首先要知道虚拟环境的配置文件都放在哪儿: ...
步骤一:创建Anaconda虚拟环境打开Anaconda Navigator,点击左侧的“环境”选项卡,然后点击“创建”按钮。在弹出的窗口中,选择一个合适的名称(例如pytorch_env),选择Python版本(建议选择与PyTorch兼容的版本),然后点击“创建”。步骤二:安装PyTorch在Anaconda虚拟环境中,打开终端或命令提示符,运行以下命令来安装PyTorch:conda ...
打开命令提示符或Anaconda Prompt,激活刚刚创建的虚拟环境,并导航到源码目录。 在命令提示符中,运行以下命令以配置编译环境(根据您的实际情况调整参数): python setup.py build --cmake_options -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="path/to/install/dir" -DCUDA_HOME="path/to/cuda" -DCUDN...