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...
在计算机上点右键,打开属性->高级系统设置->环境变量,可以看到系统中多了CUDA_PATH 和 CUDA_PATH_V10_2 两个环境变量。 安装好后,自动默认帮我们设置好了这2个环境变量 之后我们最好再手动添加以下5个环境变量,方便日后配置VS使用,在VS中使用CUDA加速。 CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA...
Domains with CUDA-Accelerated Applications CUDA accelerates applications across a wide range of domains from image processing, to deep learning, numerical analytics and computational science. More Applications Get Started with CUDA Get started with CUDA by downloading the CUDA Toolkit and exploring introduc...
vim~/.bashrc#复制exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.2/lib64exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.2/binexportCUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.2source~/.bashrc 安装完成:输入 nvcc -V 验证 显示 nvcc:NVIDIA(R)CudacompilerdriverCopyright(c)2005-2020NVIDIACorporationBui...
export LD_LIBRARY_PATH=CUDAHOME/lib64exportPATH=CUDAHOME/lib64exportPATH={CUDA_HOME}/bin:${PATH} 退出来,运行:source ~/.bashrc //使得环境变量生效 运行nvcc -V //测试CUDA是否安装成功: 如果显示如下则成功: nvcc: NVIDIA ® Cuda compiler driver ...
if (not os.path.exists(_join_cuda_home(lib_dir)) and File ".../torch/utils/cpp_extension.py", line 2416, in _join_cuda_home raise OSError('CUDA_HOME environment variable is not set. ' OSError: CUDA_HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root. ...
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.3/lib64export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.3/bin # export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.3 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3 然后source ~/.bashrc(source命令是使该配置文件立刻生效,而无需重启系统) ...
echo "export PATH="/usr/local/cuda/bin:\$PATH"" >> ~/.bashrc 然后安装就完成了。 Windows win系统下比较简单,进入官网选择合适的版本,直接下载exe可执行程序,进入引导安装即可。 注意点:同样根据自己是否安装过显卡驱动来勾选要不要装显卡驱动。
下载安装cuDNN v7.0或v7.1,并确保其路径添加到PATH环境变量里; CUDA9.0相关的NVIDIA驱动。 CPU版本不要完成显卡环境大搭建,直接pip安装TensorFlow即可。 三,使用Anaconda3安装TensorFlow1.9-gpu 下载anaconda3并安装,因为是tf1.9最新版本,所以支持python3.5及以上。
此时只需要source /home/mrc/software/Amber22/amber22/amber.sh,即可使用AMBER串行版! 如果安装失败,需要调整。需要执行 ./clean_build -f #先全部清理再run_cmake 附:这部分本人最终使用的编译指令: cmake $AMBER_PREFIX/amber22_src \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$AMBER_PREFIX/amber22 \ ...