这是指向了系统默认的nvidia-cuda-toolkit位置,将其更改为刚安装的cuda: 1 2 ~$sudovi/usr/bin/nvcc exec/usr/local/cuda/bin/nvcc 保存更改后,nvcc -V命令得到CUDA-10.1版本。 nvcc -V输出版本不正确会导致较多cuda代码编译的问题,比如detectron2中的自定义算子编译步骤。 按此方法更改后可正确编译。
探究原因之前，需要考虑你的PyTorch版本。值得注意的是，PyTorch自带CUDA支持，不会使用系统预装的CUDA版本。因此，应验证PyTorch的版本是否与系统CUDA版本兼容。以2023年10月25日为例，官方PyTorch默认版本为CUDA12.1。如果你使用了pip3 install torch进行安装，则安装的PyTorch版本为CUDA12.1编译。紧接着，...
解决方法:将bashrc文件中的cuda的8.0改为10.0,再source一下,就ok了 ubuntu@zhangli:/usr/local$sudogedit ~/.bashrc # 改为10.0export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ubuntu@zhangli:/u...
首先要明确一点，PyTorch是自带cuda的，不会用你系统装的cuda，所以你要检查你的pytorch版本是哪个，然后...
通过nvcc -V 与nvidia-smi得到的cuda版本不一样怎么办? 用which nvcc查看发现nvcc路径是/usr/bin/nvcc,而不是/usr/local/cuda/bin/nvcc,怎么办? 上面的两个问题可以通过如下方法解决: 使用sudo apt-get autoremove nvidia-cuda-toolkit 卸载旧版本 再使用sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit重新安装 最后...
nvcc -V显示的CUDA版本与nvidia-smi显示的CUDA版本不一致?,看到这篇文章,大概意思是说CUDA有两种API,一个是驱动API(DriverVersion),依赖NVIDIA驱动,由nvidia-smi查看;另一个是运行API(RuntimeVersion)是软件运行所需要的。一般驱动API版本>=运行API版本即可。具体
CW 近日在自己的机子上发现,nvcc --version和nvidia-smi显示出来的CUDA版本不一致,其中前者显示的版本是10.2,而后者是11.0,但是深度学习相关的程序是能正常跑的,期间GPU也确实有在使用(通过nvidia-smi可以看出)。 由于个人一贯以来的“居安思危”风格,担心这种情况会埋坑,于是查阅了相关资料进行了解,正好也弥补了这...
搜了一下大概意思就是我安装的dgl的cuda版本和我自己的cuda版本不匹配,然后一顿搜索以后,又找到了 nvcc --version这个命令,显示出来的cuda版本竟然是9.1 所以,此时的情况是:nvidia-smi和nvcc --version出来的版本不一致,这主要是因为,CUDA有两个主要的API:runtime(运行时) API和driver API。关于这两个具体的区别...
当切换到wangshouyi用户或root用户时,如果这些用户的环境变量没有包含CUDA的安装路径,就会导致无法找到nvcc命令,因此会提示该命令不存在。 解决方案 为了确保所有用户都能访问nvcc命令,你需要将CUDA的bin目录添加到全局PATH环境变量中,或者为每个需要的用户手动设置。