sudo apt-get install cuda 再CUDA完成安装之后,还需要添加环境变量,打开终端,输入下面的命令: export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}} 如果是64位系统,再输入: export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 如果是32位系统,再输入: exp...
# 使用 NVIDIA CUDA 镜像作为基础镜像FROMnvidia/cuda:10.2-devel-ubuntu18.04# 安装必要的软件包RUNapt-get update && apt-get install -y\build-essential\cmake\git\vim# 设置工作目录WORKDIR/app# 克隆你的项目RUNgit clone .# 编译项目RUNmake# 设置 CUDA_HOME 环境变量ENVCUDA_HOME /usr/local/cuda-10.2 ...
确认Docker容器内是否已安装CUDA: 首先,需要确认Docker容器内是否已经安装了CUDA。这可以通过在容器内执行以下命令来检查: bash nvidia-smi 如果此命令能够正常显示GPU信息,则说明CUDA已经正确安装。如果无法显示,可能需要重新安装CUDA。 检查CUDA_HOME环境变量是否设置正确: 在Docker容器内,需要确保CUDA_HOME环境变量...
(4)设置环境变量 打开主目录下的 .bashrc文件添加如下路径,例如我的.bashrc文件在/home/wangyuanwei下,如果没有找到,则按Ctrl+H键显示隐藏文件。 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/c...
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 修改完毕之后执行一下使其生效: source ~/.bashrc 再执行 nvidia-smi+---+ | NVIDIA-SMI 410.78 Driver Version: 410.78...
torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME 安装好python3.9后实际使用还是会缺少一些文件,例如_lzma等,这是由于通过源码编译安装python时缺少一些依赖项导致的,后续单独安装即可 Pycharm远程连接服务器的docker环境 安装ssh apt-get install openssh-server 修改ssh配置文件,允许通过ssh远程连接docker ...
apt update apt install openmpi-bin libopenmpi-dev -y cd nccl-tests && make MPI=1 CUDA_HOME=/usr/local/cuda NCCL_HOME=/usr/local/cuda MPI_HOME=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/openmpi 建立host1和host2之间的免密连接,并配置通过12345端口进行SSH连接。
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0 export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64 export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH} 1 2 3 最后使用命令source ~/.bashrc使它生效。 可以使用命令nvcc -V查看安装的版本信息: test@test:~$ nvcc -V
dockerpull nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 如果网络封锁比较严重,可添加国内镜像(百度查找)。 下载完成后,使用命令查看是否下载完成。 dockerimages 4、容器创建 dockerrun -it--name contrin-test --gpus all -p20000:22-v /home/data/docker-container-data/contain-test:/work dockerproxy.cn/nvidia/...
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi ## 安装cuda9.0 ### 首先去官网下载cuda9.0, 下载那个1.6G的.run文件,下载完毕就可以正式安装了。 进入下载目录,给文件添加运行权限: chmod +x ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run ...