sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 修改环境变量 sudo vi ~/.bashrc 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/cu...
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...
安装sudo./cuda_10.0.130_410.48_linux.run --no-opengl-libs 安装过程选择 安装完成,重启机器 配置环境变量:sudogedit ~/.bashrc 同时在文件中添加下面的内容:exportCUDA_HOME=/usr/local/cudaexportPATH=$PATH:$CUDA_HOME/binexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_L...
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda zwj2pp@4070:~$ source ~/.bashrc ###然后看一下,OK,cuda 12.4有了 zwj2pp@4070:~$ nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyrig...
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.
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH其中/path/to/cuda需要替换为CUDA工具包的实际安装路径。 检查GPU环境是否配置成功运行以下命令检查GPU环境是否配置成功:python -c “import torch; print(torch.cuda.is_available())”如果输出1,则表示GPU环境配置...
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...
1.error: command 'E:\\stduy\\NVIDIA GPU Computing\\Toolkit\\CUDA\\bin\\nvcc.exe' failed with exit code 1,这个大概率是版本不匹配,请严格按照它的要求对照cuda,pytorch,cub,pytorch3d,vs2019,并确保,path里加入cuda,并CUDA_HOME,CUB_HOME设置正确。
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...
命令export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64是在LD_LIBRARY_PATH已经存在的情况下,在其原有值后面添加$CUDA_HOME/lib64。如果LD_LIBRARY_PATH不存在或为空,那么LD_LIBRARY_PATH就会被设置为:$CUDA_HOME/lib64,即其值将以冒号开始。