回车进入ToolKit Options, Change Toolkit Install Path中填6中的路径,并取消Create symbolic link from /usr/local/cuda , 注意!不然你就会把其他用户用的cuda都改成你现在装的这个了,小心被打!,Done退出。 回车进入Library install path (Blank for system default),路径填和6中一样的路径 退出Options,Install安...
然后装CUDA,再装驱动:sudo dnf module install nvidia-driver 如果没有出现这个问题就不需要管驱动啦~ 检查cuda是否安装成功:nvcc -V 如果没有这个命令的话,需要配置。 vim ~/.bashrc 在文件末尾添加(这里的/usr/local/cuda-11.3替换成你的cuda安装路径,一般都在/usr/local路径下) export LD_LIBRARY_PATH=$LD...
echo "export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:\$LD_LIBRARY_PATH"" >> ~/.bashrc echo "export PATH="/usr/local/cuda/bin:\$PATH"" >> ~/.bashrc 然后安装就完成了。 Windows win系统下比较简单,进入官网选择合适的版本,直接下载exe可执行程序,进入引导安装即可。 注意点:同样根据自己是否安装...
1.exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda-5.5/bin2.exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-5.5/lib64:/lib 使之生效: source /etc/profile(对应profile)或sudo ldconfig(对应bashrc) 还有一种装sdk的方法见http://askubuntu.com/questions/338907/how-to-install-cuda-5-5-under-ubuntu-12-04-lts-64-bit 验...
pip install tensorflow-gpu==版本号 安装对应版本的CUDA Toolkit 9.0 4、如果匹配,仍然报错 那是因为你的cuda环境变量配置有误,请执行: exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/【CUDA版本】/lib64 例如 exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64...
例如,将CUDA的bin目录添加到系统的PATH环境变量中,以及设置LD_LIBRARY_PATH环境变量等。 五、常见问题与解决方案 CUDA版本不匹配:如果你的CUDA版本与PyTorch版本不匹配,可能会导致安装失败或运行时错误。此时,你可以尝试升级或降级你的CUDA版本,或选择一个与你的CUDA版本相匹配的PyTorch版本。 安装速度过慢:如果你在...
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.3/lib64 export PATH=$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 上述环境变量中,我看很多教程都是按照第三行配置的CUDA_HOME,但是后...
从CUDA Toolkit 11.8 开始, NVIDIA JetPack 5.0 和更高版本上的 Jetson 用户可以升级到最新的 CUDA 版本,而无需更新 NVIDIA JetPack 版本或 Jetson Linux BSP ( Board Support Package )。您可以与 CUDA 桌面版本保持一致。 Jetson 上的 CUDA 与桌面上的 CUDA 相比 ...
参考Linux中PATH、 LIBRARY_PATH、 LD_LIBRARY_PATH的区别 PATH PATH是可执行文件路径,是三个中我们最常接触到的,因为我们命令行中的每句能运行的命令,如ls、top、ps等,都是系统通过PATH找到了这个命令执行文件的所在位置,再run这个命令(可执行文件)。 比如说,在用户的目录~/mycode/下有一个bin文件夹,里面放了...
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 ...