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...
如果不需要,你可以忽略这个错误。步骤4:检查LD_LIBRARY_PATH环境变量确保CUDA运行时库的路径被包含在LD_LIBRARY_PATH环境变量中。你可以通过以下命令查看LD_LIBRARY_PATH的值: echo $LD_LIBRARY_PATH 如果CUDA运行时库的路径没有被包含在输出中,你可以通过以下命令添加它: export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:...
解决方案 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 ...
默认驱动程序(最初随 NVIDIA JetPack 和 Jetson Linux BSP 的一部分一起安装)由安装程序保留。应用程序可以使用默认版本的 CUDA (最初与 NVIDIA JetPack 一起安装),也可以使用升级包安装的版本。使用 LD _ LIBRARY _ PATH 变量选择所需的版本。 在给定的系统上,任何时候都只能安装一个 CUDA 升级包。安装新的 ...
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: ...
exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 1. 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 1.
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:~/TensorRT-8.2.1.8/lib #修改自己的tensorrt地址 source ~./bashrc 接着编译测试源码,在bin目录生成执行文件 cd ~/TensorRT-8.2.1.8/samples/samples/sampleMNIST make cd ../../bin/ ./sample_mnist #显示passed,安装成功 ...
As you can see, no CUDA shared library is loaded. The solution is to generate theLD_LIBRARY_PATHfinding directories name of any ".so" files related to "nvidia": exportLD_LIBRARY_PATH=$(find .venv -name"*.so*"|grep -P"nvidia"|xargs dirname|sort -u|paste -d: -s -)echo$LD_LIBRARY...
确保您的LD_LIBRARY_PATH(Linux)或PATH(Windows)环境变量包含正确的CUDA运行时库路径。 4. 重新安装CUDA 如果上述方法都无法解决问题,您可以尝试完全卸载当前的CUDA安装,然后重新安装与您的GPU硬件和操作系统兼容的正确版本。 示例 假设您正在使用CUDA 11.0运行时,但您的系统上安装的CUDA驱动版本为410.00,这是CUDA ...