目前通过 runfile(local) 方式安装,最终nvcc -V看到的版本有偏差(安装12.4,显示12.0),但不影响使用 llama-factory, llama.cpp 等使用(llama-cpp-python 的 cuda 版本 会安装失败,原因尚未深究) 如果需要nvcc -V看到和目标安装版本 完全一致的版本,可以尝试 deb(local) 等方式来安装,并做好可能需要删除重新安装的...
在安装CUDA后，通过执行`nvcc -v`命令来查看NVIDIA编译器版本时，如果遇到报错，可能的原因有以下几点：1. CUDA安装不完整或安装过程中出现问题，导致nvcc未能正确安装或配置。2. 系统环境变量未正确设置，导致无法找到nvcc路径。3. 显卡驱动不兼容或与CUDA版本不匹配，影响nvcc的正常运行。二、解决方案 ...
CUDA Toolkit 安装记录(nvcc -V 可查) 目前通过 runfile(local) 方式安装,最终nvcc -V看到的版本有偏差(安装12.4,显示12.0),但不影响使用 llama-factory, llama.cpp 等使用(llama-cpp-python 的 cuda 版本 会安装失败,原因尚未深究) 如果需要nvcc -V看到和目标安装版本 完全一致的版本,可以尝试 deb(local) 等...
CUDA Toolkit 安装记录(nvcc -V 可查) 目前通过 runfile(local) 方式安装,最终nvcc -V看到的版本有偏差(安装12.4,显示12.0),但不影响使用 llama-factory, llama.cpp 等使用(llama-cpp-python 的 cuda 版本 会安装失败,原因尚未深究) 如果需要nvcc -V看到和目标安装版本 完全一致的版本,可以尝试 deb(local) 等...
1Command'nvcc'not found, but can be installed with:2sudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit 知识补充:为什么要使用nvcc命令? 使用nvcc -V命令可以查看CUDA的版本,如下所示为正常的输入、输出内容,可以看出通过nvcc -V命令,可以看到目前所使用的CUDA版本。
当你在完成CUDA的安装后，遇到nvcc -V报错的问题，很可能是CUDA运行库的路径设置出现了问题。对于Windows用户，你需要检查系统设置。具体步骤是：打开"控制面板"，然后选择"系统和安全"，接着找到"系统"，点击"高级系统设置"。在"系统属性"窗口中，切换到"高级"标签页，接着点击"环境变量"按钮。在环境...
如果cuda存在，运行以下路径添加：echo "export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}...
安装了NVIDIA驱动程序,同时也安装了CUDA,但使用nvcc -V命令提示不存在,如下所示: Command 'nvcc' not found, but can be installed with: sudo apt installnvidia-cuda-toolkit 注意:千万不能使用sudo apt install nvidia-cuda-toolkit命令,否则会重新安装CUDA(而且会安装NVIDIA驱动可以支持的最高版本的CUDA)!!!
当面对nvcc-v显示的CUDA版本高于nvidia-smi的CUDA版本时，首先明确结论，解决方法通常有以下两点。探究原因之前，需要考虑你的PyTorch版本。值得注意的是，PyTorch自带CUDA支持，不会使用系统预装的CUDA版本。因此，应验证PyTorch的版本是否与系统CUDA版本兼容。以2023年10月25日为例，官方PyTorch默认版本为CUDA...
2. nvcc -V 很简单,nvcc是CUDA Runtime的编译器。输出的版本号就是机器上CUDA Runtime的版本号。如下图第四行的末尾: 3. torch.version.cuda 它的输出不是当前CUDA的版本号!!!而是当前torch支持的最高CUDA版本!!! 上源码: 源码里的torch.version都是用字符串写定的,根本没有去检查CUDA版本。