当你在使用 os.environ.get('cuda_home') 并且返回 None 时,这通常意味着环境变量 cuda_home 没有被设置在你的操作系统中。为了解决这个问题,你可以按照以下步骤进行: 1. 确认 cuda_home 环境变量是否已正确设置 首先,你需要检查 cuda_home 环境变量是否已经在你的系统中被设置。这可以通过在命令行中执行特定...
(which nvcc 会在环境变量PATH中找) 4、如果上述都不存在,则torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME为None,会使用conda安装的cudatoolkit,其路径为cudart 库文件目录的上级目录(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)。 测试过程(1):改掉默认可...
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,返回为None PyTorch调用顺序 CUDA_HOME返回为空不代表cuda不可用,PyTorch在安装时会...
1、环境变量CUDA_HOME 或 CUDA_PATH 2、/usr/local/cuda 3、which nvcc的上级上级目录 (which nvcc 会在环境变量PATH中找) 4、如果上述都不存在,则torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME为None,会使用conda安装的cudatoolkit,其路径为cudart 库文件目录的上级目录(此时可能是通过 conda 安装的 cudatoolkit,一般直...
1、环境变量CUDA_HOME 或 CUDA_PATH 2、/usr/local/cuda 3、which nvcc的上级上级目录 (which nvcc 会在环境变量PATH中找) 4、如果上述都不存在,则torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME为None,会使用conda安装的cudatoolkit,其路径为cudart 库文件目录的上级目录(此时可能是通过 conda 安装的 cudatoolkit,一般直...
# continue -> accept -> 仅选择CUDA Toolkit 11.3,其他全部取消 -> 进入Options/Toolkit Options -> 进入Change Toolkit Install Path可以看到安装路径,复制路径后enter键退出 -> 取消全部选项 -> Done -> 进入Library install path(xxx) -> 粘贴刚才复制的路径并退出 -> None -> Install -> 等待安装 ->...
assert cuda_home is not None, "CUDA_HOME does not exist, unable to compile CUDA op(s)" AssertionError: CUDA_HOME does not exist, unable to compile CUDA op(s) Other Details Platform:Linux PyTorch:1.13.1 Transformers:4.26.0 Note: CUDA works fine with PyTorch ...
def_check_cuda_version(self):ifCUDA_HOME:nvcc= os.path.join(CUDA_HOME,'bin','nvcc')cuda_version_str= subprocess.check_output([nvcc,'--version']).strip().decode(*SUBPROCESS_DECODE_ARGS) cuda_version= re.search(r'release (\d+[.]\d+)', cuda_version_str)ifcuda_versionisnotNone: ...
如果使用--user上面的标志运行Bazel安装程序,则Bazel可执行文件将安装在$HOME/bin目录中。将此目录添加到默认路径是个好主意,如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 exportPATH=$HOME/bin:$PATH B.Tensorflow1.8使用的bazel版本为0.13.0: ...
$ sudo nano~/.bashrcexportPATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATHexportCUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.2$ sudo source~/.bashrc $ nvcc-V检测一下是否配置成功 安装pycuda-2019 ...