在Linux或macOS上,你可以通过运行source ~/.bashrc或重新打开终端来应用更改,并使用echo $CUDA_HOME来验证。 在Windows上,重新打开Anaconda Prompt并使用echo %CUDA_HOME%来验证。 如果你使用的是conda环境,并且希望在conda环境中永久设置CUDA_HOME,你可以在conda环境中使用以下命令: bash conda env config vars set ...
~/.bashrc下指定的CUDA_HOME 默认cuda 安装目录 /usr/local/cuda 如默认目录不存在(例如安装原生 cuda 到其他自定义位置),那么搜索 nvcc 所在的目录 如果nvcc 不存在,那么直接寻找 cudart 库文件目录(此时可能是通过 conda 安装的 cudatoolkit,一般直接用 conda install cudatoolkit,就是在这里搜索到 cuda 库的),...
确保CUDA_HOME的路径设置正确,并与你的CUDA安装版本相对应。 如果你使用的是虚拟环境(如conda或venv),你可能需要在虚拟环境中也设置这个环境变量。 在某些情况下,你可能还需要设置LD_LIBRARY_PATH(Linux)或PATH(Windows/macOS)环境变量,以包含CUDA的库文件路径。 通过上述步骤,你应该能够成功设置CUDA_HOME环境变量,并...
# >>> conda initialize >>> # !! Contents within this block are managed by 'conda init' !! __conda_setup="$('/home/aoyile/miniconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)" if [ $? -eq 0 ]; then eval "$__conda_setup" else if [ -f "/home/aoyile/miniconda3/et...
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...
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),库文件目录的上级目录就作为 CUDA_HOME。 如果最终未能得到 CUDA_HOME,那么生成的 pytorch 将不使用 CUDA。
/usr/local/conda/bin/conda init 8. 所有用户的home下的.condarc源设置一样 遇到过很多问题测试了很多次,虽然不能保证这个配置步骤是最小步骤,但是确实是测试成功的步骤。自己测试安装最新的pytorch,第二个用户安装可以省略下载步骤直接链接安装。 这其中主要原理是,conda中主要的两个目录的pkgs和envs的权限会决定...
需要另外装cuda，然后设置 CUDA_HOME。或者不使用 pythonsetup.pydevelop 安装，而使用 pip install 安装...
您应该能够使用此命令找到您的conda安装的CUDA库的路径。
首先,我们需要配置CUDA_HOME环境变量,它指向cuda的安装路径。在Linux和macOS系统中,可以通过在终端中运行以下命令来配置: exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda 1. 在Windows系统中,可以通过以下步骤进行配置: 右键点击“此电脑”,选择“属性”。 在左侧导航栏中点击“高级系统设置”。