要在现有的 LD_LIBRARY_PATH 环境变量后面添加新的路径(如 /usr/local/cuda-10.2/targets/aarch64-linux/lib),你可以按照以下步骤操作: 理解当前的 LD_LIBRARY_PATH 值: 首先,你需要知道当前的 LD_LIBRARY_PATH 是什么。你可以使用以下命令来查看: bash echo $LD_LIBRARY_PATH 这将显示当前的 LD_LIBRARY_...
设置LD_LIBRARY_PATH环境变量:确保LD_LIBRARY_PATH包含CUDA库路径。 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 在Makefile中配置链接选项:在Makefile中明确指定链接选项,确保正确链接CUDA库。 LDFLAGS := -L/usr/local/cuda/lib64 -lcudart -lcublas -lcurand...
如果CUDA运行时库的路径没有被包含在输出中,你可以通过以下命令添加它: export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.3/lib64 这将把CUDA运行时库的路径添加到LD_LIBRARY_PATH中,使得库能够找到这些库文件。步骤5:重新安装库在设置了正确的环境变量后,尝试重新安装库。如果一切设置正确,你应该不...
然后,如下图所示在.bashrc文件的最后添加以下CUDA环境变量配置信息 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.2/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.2/lib64 export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda12.2/lib64 最后,在终端输入source ~/.bashrc或者重新启终端使之生效。...
如果PATH已经存在,那么就在它的末尾添加一个冒号和原始PATH变量值。如果PATH不存在,那么就只设置为CUDA 12.1的二进制文件目录。 通过运行上述命令,可以将CUDA 12.1的二进制文件目录添加到PATH环境变量中,使得系统能够找到相关的可执行文件。 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+...
按照上一步成功提示设置PATH和LD_LIBRARY_PATH 环境变量 sudo vim /etc/profile /etc/profile加入 PATH= LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-6.5/lib64 export PATH export LD_LIBRARY_PATH (4) 测试 1. /usr/local/cuda/bin/nvcc -V 显示所安装cuda版本: ...
exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.6/binexportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.6/lib64 最后source ~/.bashrc激活,输入nvcc-V检查安装情况。 检测
conda设置专用环境变量(cuda为例) conda env config vars set PATH=/usr/local/cuda-your_cuda_version/lib64:$PATH -n your_env_name conda env config vars set LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-your_cuda_version/lib64:$LD_LIBRARY_PATH -n your_env_name ...
通过查阅资料，我发现这是一个常见的问题。在解决方法上，只需在.bashrc文件中添加以下语句：确保PATH设置使得命令行能够访问，同时设置LD_LIBRARY_PATH，以确保二进制文件能够找到（尤其是针对Pytorch的CudaExtension）。在示例中，路径指向了默认的cuda文件夹，通常需要建立一个软连接指向真正的cuda文件夹，...