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 更新系统环境变量 source /etc/profile 检查cuda的安装结果:nvcc -V 5. Install tensorflow 由于安装的是cuda9.0,选择tensorf...
也就是看GPU能不能用print(torch.version.cuda)# 输出一个 cuda 版本,注意:上述输出的 cuda 的版本并不一定是 Pytorch 在实际系统上运行时使用的 cuda 版本,而是编译该 Pytorch release 版本时使用的 cuda 版本,详见:https://blog.csdn.net/xiqi4145/article/details/110254093...
wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run sudo sh cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run CUDA Toolkit 12.0.1 wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.1/local_installers/cuda_12.0.1_525.85.12_linux.run sudo sh...
对于做深度学习的研究者,使用其他子模块是经常会碰到的,因此,笔者建议直接安装CUDA Toolkit,在安装CUDA Toolkit的时候捆绑安装显卡驱动。 因此,安装顺序应该是:NVIDIA Graphics Drivers(可跳过,在安装CUDA Toolkit的时候捆绑安装)->CUDA Toolkit->PyTorch->cuDNN 安装NVIDIA Graphics Drivers(可跳过) 前言 在安装CUDA To...
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 保存更新: source ~/.bashrc 7.16,测试CUDA Toolkit 利用如下命令进行检测,如果可以输出当前系统信息而不报错,则完成: nvcc -V 如果显示如下,则为正确安装 ...
OSError: CUDA_HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root. 这个报错的意思是找不到CUDA的环境变量路径。这个环境变量是只有安装了CUDA Toolkit之后才会设置的。 这个报错在仅仅使用pytorch时没有影响,因为pytorch在安装时已经准备好了一切,不需要CUDA环境变量。但是,我们现在需要...
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.2/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.2 1. 2. 3. 4. 5. 使修改生效 source ~/.bashrc 1. 安装结束后,可以通过下面命令能查看cuda版本信息则安装成功 nvcc -V #-V的V是大写 1.
5、CUDA 运行时问题:CUDA 运行时可能存在问题,尝试重新安装或更新 CUDA。 6、环境变量未设置:CUDA 相关的环境变量(如 CUDA_HOME、PATH 等)可能未正确设置。 7、系统权限问题:在某些情况下,权限问题可能会导致 CUDA 设备无法被访问。 8、CUDA 版本与 GPU 不兼容:安装的 CUDA 版本可能与你的 GPU 不兼容。
py build --cmake_options -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="path/to/install/dir" -DCUDA_HOME="path/to/cuda" -DCUDNN_HOME="path/to/cudnn" 其中,path/to/install/dir是您希望安装PyTorch的目录,path/to/cuda和path/to/cudnn分别是CUDA和cuDNN的安装路径。 运行以下命令以安装...
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda#source一下source ~/.bashrc 接下来要安装Cudnn. 安装Anaconda# 硬件好了,我们需要一个集成环境帮我们管理包和他们之间的依赖 anaconda当然是很好的选择 这里推荐两个路径:Anaconda官网和清华软件镜像园 同样也是下载安装即可,注意勾选默认到Path环境变量就行。