cuda环境变量修改 适用于ubuntu中安装有多个不同版本cuda,需要切换使用的情况。 进入环境变量设置文件 sudogedit ~/.bashrc 设置环境变量 export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 保存 1 source ~/.bashrc 确认是否设置成功 1 nvcc -...
简单原理就是通过修改$PATH环境变量,pytorch会以最前面的CUDA版本为准 例如,你可能装过2个版本的cuda /usr/local/cuda-11.1 /usr/local/cuda-11.0 查看以下两个环境变量 echo$PATHecho$LD_LIBRARY_PATH 可以看到我的此shell下,cuda11.0在cuda11.1前面,那么pytorch实际运行的就是11.0版本的cuda 修改方法 永久修改当...
importosimportsys# 设置 CUDA 加载路径# 在 Windows 系统下cuda_path=r'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib\x64'# 在 Linux 系统下# cuda_path = '/usr/local/cuda/lib64'ifnotos.path.exists(cuda_path):raiseRuntimeError(f"CUDA path{cuda_path}does not exist!")# 将...
步骤三:配置环境变量为了使新安装的CUDA和cuDNN能够正确工作,需要更新系统的环境变量。编辑~/.bashrc文件: nano ~/.bashrc 在文件末尾添加以下行: export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 保存并关闭文件后,运行以下命令使更改生效: ...
3. 配置环境变量以支持CUDA 12.2 安装完成后,你需要配置环境变量以使用CUDA。你可以将以下行添加到你的~/.bashrc或~/.zshrc文件中(取决于你使用的shell): bash export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LI...
步骤5:设置环境变量 安装完成后,我们需要配置环境变量,以便系统能够找到CUDA 10.2的安装路径。可以通过在~/.bashrc文件中添加以下内容来实现: exportPATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ...
首先验证你是否有nvidia的显卡（developer.nvidia.com/cuda-gpus这个网站查看你是否有支持gpu的显卡）：[plain]viewplaincopy$lspci|grep-invidia查看你的linux发行版本（主要是看是64位还是32位的）：[plain]viewplaincopy$uname-m&&cat/etc/*release看一下gcc的版本：[plain]viewplaincopy$gcc--version首先...
运行成功后看见输出Summary,根据提示需要进行环境变量的设置,在.bashrc(ZSH使用者对应.zshrc)末尾追加如下文字。 最后测试以下CUDA是否成功安装,运行nvcc -V: 或者也可以运行位于/usr/local/cuda-11.1/samples/中的测试用例,具体不说了,按照我前面的流程一步步走下来没毛病。