通常,driver api的版本能向下兼容runtime api的版本,即nvidia-smi 显示的版本大于nvcc --version 的版本通常不会出现大问题。 多版本CUDA切换 多版本CUDA下载地址 进入以上链接下载指定版本的CUDA,这里以CUDA Toolkit 11.0 Update 1为例: 选择自己的操作系统、架构以及对应的安装类型。 CUDA安装(i) 安装类型建议选择...
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。 解决方案 根据提示内容,说nvcc没有找到,但可以通过sudo apt ...
安装其他版本的cuda-nvcc命令参照官网。 再次使用nvcc -V,成功啦!^ _ ^ 补充:上面我用的我的pruner环境,安装了nvcc,因为不想动base环境~此外,上图中的cuda-nvcc版本号是12.1,这是我直接执行conda install -c nvidia cuda-nvcc的结果。 后面我重新安装了cuda-nvcc11.3版本,执行conda install -c...
不要使用sudo apt installnvidia-cuda-toolkit,这样会重装cuda。思路是 先检查是否有cuda,有cuda则更新下配置文件即可,否则重装cuda。 检查cuda是否安装: cd/usr/local 一般cuda版本>10.0后,cuda目录就是cuda+版本号,比如 /usr/local/cuda-10.0/bin。
1、第一种直接在bashrc文件中添加本地cuda路径: vim~/.bashrc定位到内容末尾,最末尾添加命令:exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/libexportPATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin添加后激活source~/.bashrc 前提是本地存在需要的版本的cuda,确保安装了,可以进入路径查看一下: ...
若遇到使用nvidia-smi时一切正常,但执行nvcc -V命令时出现“command not found”错误,这通常意味着环境变量尚未正确配置。无需采用sudo apt install nvidia-cuda-toolkit的简便方法,可能会导致重装整个CUDA环境,反而带来不必要的繁琐。为解决此问题,首先需确认CUDA是否已安装在系统中。一般而言,CUDA版本...
nvcc-V 程序“nvcc”尚未安装。 您可以使用以下命令安装: sudo apt install nvidia-cuda-toolkit,在~/bashrc里面exportPATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/l
(base) wangshouyi@sh:/home/sh$ nvcc -V Command 'nvcc' not found, but can be installed with: sudo apt install nvidia-cuda-toolkit (base) wangshouyi@sh:/home/sh$ sudo su [sudo] password for wangshouyi: (base) root@sh:/home/sh# nvcc -V ...
升级驱动版本至525.60.13以上 重新安装pytoch版本为cuda11.8 :pip3 install torch torchvision torch...
原因一般是下面两种 没有下载CUDA Toolkit,参考Linux 下的 CUDA 安装和使用指南进行安装 有cuda, 但是没有设置系统配置 先检查是否有CUDA Toolkit是否存在 ls /usr/local/cuda/bin 如果存在,直接将cuda路径加入系统路径即可: vim ~/.bashrc进入配置文件; ...