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,并解决OSError: CUDA_HOME is not set错误。如果你在设置过程...
~/.bashrc下指定的CUDA_HOME 默认cuda 安装目录 /usr/local/cuda 如默认目录不存在(例如安装原生 cuda 到其他自定义位置),那么搜索 nvcc 所在的目录 如果nvcc 不存在,那么直接寻找 cudart 库文件目录(此时可能是通过 conda 安装的 cudatoolkit,一般直接用 conda install cudatoolkit,就是在这里搜索到 cuda 库的),...
随后根据手册上提示,安装完这些包后会覆盖/usr/lib/libGL.so,需要重新安装驱动,按着步骤一又装了遍驱动。 回来后发现还不行,再把步骤三设置环境变量重复一遍。 再次编译sdk, cd /home/wu/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/ make 等待了几分钟运行完毕,没有报错! 运行 cd /home/joe/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/bin...
安装后在系统环境变量设置可以看到(路径为默认安装路径) 再添加一个与CUDA_PATH相同路径的CUDA_HOME 重启计算机,即可解决
检查环境变量:首先确认您所需要的CUDA相关环境变量是否正确设置。通常包括CUDA_HOME、LD_LIBRARY_PATH等。 正确设置环境变量:确保环境变量设置正确无误。您可以通过终端命令echo $VARIABLE_NAME来查看相应环境变量的值。 永久性设置环境变量:如果要永久性地设置环境变量,可以将其添加到.bashrc或.bash_profile文件中。重新...
对于希望构建 cuda-c-linking 示例并希望使用本地构建的 LLVM 的用户,需要设置 LLVM_HOME 环境变量。该示例需要包含 LLVM 头文件和库的 LLVM 开发包。 如果满足 LLVM 依赖项,用户可以通过在 CMake 命令行调用中设置 CMake 变量“ENABLE_CUDA_C_LINKING_SAMPLE”或修改此目录中的 CMakeLists.txt 来启用此示例的...
需要另外装 cuda,然后设置 CUDA_HOME。或者不使用 python setup.py develop 安装,而使用 pip install …
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda STEP 5. CUDA 版本切换 在安装了多个 cuda 版本后,可以在 /usr/local/ 目录下查看自己安装的 cuda 版本。 查看已安装的 CUDA 版本 其中,cuda 是一个软链接,它指向我们指定的 cuda 版本。注意上面在设置环境变量时,使用的是cuda,而不是cuda-10.0和cuda-8.0,这...
3)设置环境变量 在主目录下的~/.bashrc文件添加如下路径 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.0 用su直接切换到root,再执行 source ~/.bashrc 4)检测是否安装成功 出现以下结...