确保CUDA_HOME的路径设置正确,并与你的CUDA安装版本相对应。 如果你使用的是虚拟环境(如conda或venv),你可能需要在虚拟环境中也设置这个环境变量。 在某些情况下,你可能还需要设置LD_LIBRARY_PATH(Linux)或PATH(Windows/macOS)环境变量,以包含CUDA的库文件路径。 通过上述步骤,你应该能够成功设置CUDA_HOME环境变量,并...
这里,我们导入了os模块,然后使用os.environ.get('CUDA_HOME')来获取CUDA_HOME环境变量的值。如果该环境变量不存在,get方法将返回None。 步骤3:打印CUDA_HOME 最后,我们可以打印出获取到的CUDA_HOME值: print("CUDA_HOME:",CUDA_HOME) 1. 这将输出CUDA_HOME的值,如果它已经被设置。 结论 通过这篇文章,你应该...
export CUDA_HOME=/home/test/cuda-10.1///设置全局变量 CUDA_HOMEexport PATH=$PATH:/home/test/cuda-10.1/bin///在 PATH 变量中加入需要使用的 cuda 版本的路径,使得系统可以使用 cuda 提供的可执行文件,包括 nvcc 想要永久设置上述 cuda 设置,用户可以直接在自己的 bash 设置文件 ~/.bashrc 文件尾部加入上...
在终端中运行以下的命令来设置CUDA_HOME和PATH变量: export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 之后将这些命令添加到shell配置文件(如.bashrc、.zshrc等),以后每次启动终端时都会自动设置这些变量。 c 检查CUDA是否正确安装:在终端中运行以下命令来检查 nvcc --version 如果一切正常,它应该显示CUDA的版本信息。 没有无解的...
LIBNVVM_HOME: libNVVM 组件所在的目录,例如 $CUDA_HOME/nvvm。 LLVM_HOME: 如果在本地构建了 LLVM,则应指向安装目录。仅在构建 cuda-c-linking 示例时需要(见下文的 cuda-c-linking 注释)。 设置环境变量并通过 PATH 环境变量添加 CMake 工具路径后,可以执行示例脚本utils/build.sh(适用于 Linux)或utils/bu...
export PATH=$PATH:/home/XXX/anaconda3/bin 1. 2. 3. 然后需要在shell终端输入命令:source当前的文件名,就可以永久生效,其原理是Linux 操作系统每次都会去查找这些环境变量配置文件,所以每次都是相当于一次运行一次临时的变量配置命令。 当然如果是在用户下配置了用户变量的,那么就只会是在该用户登录时生效,除非...
OSError: CUDA_HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root. 这个报错的意思是找不到CUDA的环境变量路径。这个环境变量是只有安装了CUDA Toolkit之后才会设置的。 这个报错在仅仅使用pytorch时没有影响,因为pytorch在安装时已经准备好了一切,不需要CUDA环境变量。但是,我们现在需要...
2)安装完成后,设置环境变量。 打开主目录下的 .bashrc文件添加如下路径,例如我的.bashrc文件在/home/wangyuanwei下,如果没有找到,则按Ctrl+H键显示隐藏文件。 exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64 exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin ...
在安装过程中我们需要根据提示进行一些设置: 终止用户许可协议(End User License Agreement),输入accept然后按回车进行下一步。 安装GPU驱动。 安装CUDA开发工具,需要设置安装路径和是否创建/usr/local/cuda软链接,可以直接按回车用默认的即可。 安装CUDA例程,默认会安装在$(HOME)/NVIDIA_CUDA-11.0_Samples路径下。