我正在使用org babel安装nvidia cuda。然而，当我使用
#+BEGIN_SRC sh :dir /sudo::
sudo /home/oo/Downloads/cuda_10.0.130_410.48_linux.run
#+END_SRC
评估失败，出现以下错误：
`/home/oo/Downloads/cuda_10.0.130_410.48_linux.run: 437: exec: -title: not found
浏览 7提问于2019-02-19得票数 1
我试图在本指令之后安装CUDA驱动程序(尤其是Tensorflow的GPU版本)。我还没有完成Nvidia驱动程序的安装，因为我遇到了跟随误差，但是nvidia-smi显示了相应的GPU指标，所以我假设已经安装了Nvidia驱动程序。
现在，当我试图安装CUDA驱动程序时，它会失败，并发出以下消息：
Unable to install the display driver, root access is needed. Skipping any remaining installation actions.
我输入的命令如下所示：
sudo chmod +x cuda_7.5.18_linux
浏览 0提问于2017-05-23得票数 0
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我可以安装多个版本的Cuda工具包
sudo sh cuda-9.x.run --silent --toolkit --toolkitpath=/usr/local/cuda-9.x
其中x= 0，1，2
但是，我如何为每个cuda工具包安装补丁，例如使用以下方法安装9.0的修补程序1失败：
sudo sh cuda_9.0.176.1_linux.run --silent --toolkit --toolkitpath=/usr/local/cuda-9.0
Unknown option: toolkit
Unknown option: toolkitpath
在安装指南：中，我看不到如何
浏览 3提问于2018-10-23得票数 0
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我试图从源代码构建Tensorflow，因为我有6.1的计算能力GPU，但是我的CPU不支持AVX命令。我第一次尝试码头集装箱失败了，因为Tensorflow无法在tensorflow上导入:最新的-jupyter-gpu。我已经从nvidia网站安装并验证了CUDA驱动程序的手动安装。目前的安装是NVIDIA-SMI 450.51.05 Driver Version: 450.51.05 CUDA Version: 11.0根据nvidia-smi的输出。此外，我已经安装和验证cudnn-8.0.1的cudn-8.0.1为CUDA 11遵循指南。我的系统运行LinuxMint19
浏览 6提问于2020-07-22得票数 1
我是一个相对较新的Linux用户，在Centos 7上安装cuda时遇到了与nvidia驱动程序冲突的错误：
Error: nvidia-driver-latest-dkms-libs conflicts with nvidia-x11-drv-libs-515.48.07-1.el7_9.elrepo.x86_64
我试过所有三种安装方法，但都失败了。以上错误来自于使用网络rpm安装。
我试图删除所有以前安装的nvidia驱动程序，并在rpm包和文件系统中进行搜索。我在任何地方都没有看到任何关于这个司机的消息。我仔细地遵循了安装指南(https://docs.nvidia.com/cuda/
浏览 0提问于2022-06-10得票数 2
我在中运行了一个代码，它对CPU来说很酷。但是当我使用GPU运行-context2vec.py-我收到的是：
警告: nvcc路径!= CUDA_PATH .cuda.check_cuda_available() RuntimeError: CUDA环境未正确设置，无法导入名称核心
所以我做了这个：
然后我使用了这个sudo CUDA_PATH=/usr/local/cuda-8.0 pip install chainer。它说：
错误:命令"x86_64-linux-gnu-gcc“”退出状态1失败“。
如果CUDA_PATH设置为else.Or，我只需使用sudo安
浏览 2提问于2017-04-14得票数 0
Ubuntu18.04 TLS已经移动到CUDA 9.1，它不再支持Nvidia Fermi架构。
我尝试过使用--override选项(放弃编译器验证)从nvidia安装cuda 8工具包，但安装失败如下：
命令：sudo ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run --override --toolkitpath /usr/local/cuda-8.0/
输出
You are attempting to install on an unsupported configuration. Do you wish to continue?
(y)es/(n)o [ defaul
浏览 0提问于2018-10-22得票数 3
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我安装了sabayon linux并尝试安装pycuda，但是当我尝试时，我收到了以下错误
su -c“”
在src/cpp/cuda.cpp:1:0: src/cpp/cuda.hpp:12:18:致命错误: cuda.h:没有终止这样的文件或目录编译。错误:命令“x86_64-pc-linux-gnu-g++”失败，退出状态为1
我必须指出，我可以用库达编译。
同样的事情也发生了，当我尝试
sudo -E sh -c“”
我的.bashrc是：
# Put your fun stuff here.
export PATH=~/bin:$PATH
export PATH=$
浏览 2提问于2012-07-05得票数 0
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这个问题不是正确的内核源路径问题的重复，而是解决了安装内核头文件的问题。在我的例子中，内核头文件已经安装好了。
在您标记为重复之前:我相信我已经阅读了本主题的所有源代码，但NVIDIA内核模块构建仍然失败，“无法找到内核源”。
Ubuntu14.04，试图安装cuda_7.5.18_linux.run (md5sum: 4b3bcecf0dfc35928a0898793cf3e4c6)
~# uname -r
3.19.0-39-generic
~# ll /usr/src/
total 28
drwxr-xr-x 7 root root 4096 Dec 10 15:12 ./
drwx
浏览 0提问于2015-12-10得票数 2
2回答
我在我的PC上成功安装了CUDA 8.0，在我的Ubuntu 16.10中运行以下命令就可以看到它的文件：
$ sudo find / -name nvcc
/usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc
$ sudo find / -name cuda
/usr/local/cuda
/usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/include/thrust/system/cuda
/usr/share/doc/cuda
/usr/include/nvidia-367/cuda
然后，我获得了以下源代码(has_cuda.c)来检查是否安装
浏览 5提问于2016-12-24得票数 11
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我想在centos 6.2上设置cuda 5.0。它失败了，错误如下：
无法为当前运行的内核找到内核源代码树。请确保您已经为您的内核安装了内核源文件，并且它们已经正确配置；例如，在Red系统中，请确保安装了“内核源”或“内核-devel”RPM。如果您知道安装了正确的内核源文件，可以使用‘-内核-源-路径’命令行选项指定内核源文件路径。
我已经成功地执行了命令"yum kernel-devel.x86_64“，但是我执行了cuda_5.0.24_linux_64_rhel6.x.run，失败了。
然后我做了“我得到了未知的选择‘内核-源-名称’的--kernel-sou
浏览 2提问于2012-12-09得票数 0
我在Linux上安装CUDA有问题。我尝试过在Ubuntu14.04 (x64) Linux 17 (x64)上安装CUDA 6。
问题：
我尝试简单地下载/执行nvidia CUDA可执行文件(它是从nvidia网站下载的*.run文件)，我尝试从nvidia提供的.deb文件安装CUDA，我尝试从编辑库安装CUDA。
我已经学习了几十个教程，我已经重新安装了至少20次Linux，只是为了确保我正在开发一个干净的版本。
在任何情况下:我都注意到在流程结束时定义了变量环境: PATH和LD_LIBRARY_PATH，以便它们指向最近安装的CUDA目录。(/ PATH /to/cuda/bin表
浏览 4提问于2014-07-22得票数 0
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我在Nvidia Quadro FX 3800工作站上安装CUDA7.0(与TensorFlow一起使用)有困难。我想知道这是不是因为GPU不再受支持了。
驱动程序(340.96)的安装工作正常：
$ sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-340.96.run
Installation of the NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64
(version: 340.96) is now complete. Please update your XF86Config or
xorg.conf file as appr
浏览 3提问于2016-02-01得票数 0
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我的tensorflow安装没有work..here是我得到的错误
root@tobythomas2212 2212:/home/tobythomas2212#pythonPython2.7.12(缺省值，2016年11月19日，06:48:10) GCC 5.4.0 20160609 on linux2类型“帮助”、“版权”、“信用”或“许可”以获取更多信息。将tensorflow作为tf i tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135成功打开CUDA库libcublas.so.8.0本地I tensorflow/stream_executor/
浏览 0提问于2017-03-05得票数 0
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TLDR
我试图让nvidia-smi恢复正常，直到我安装了库达工具包。卸载库达工具包没有帮助。如何恢复nvidia-smi输出？
NVIDIA-SMI失败了，因为它无法与NVIDIA驱动程序通信.确保安装并运行最新的NVIDIA驱动程序。
详细信息
我已经在运行Ubuntu18.04的笔记本电脑上安装了GEFORCE RTX 2070，并成功地从官方运行文件NVIDIA-Linux-x86_64-470.63.01.run安装了它的驱动程序。下面是该安装的nvidia-smi输出：
📷
接下来，我从官方运行文件cuda_11.4.2_470.57.02_linux.run中安装了cuda工具
浏览 0提问于2021-09-17得票数 3
我在我的联想IdeaPad-Z500上运行ccminer 1.2有困难，它有一个NVIDIA 740米，这是一个CUDA能力的GPU，根据https://developer.nvidia.com/cuda-gpus的说法。我在http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-linux/index.html之后安装了CUDA工具包(添加了存储库并更新了repos并安装了cuda)。启动ccminer会导致错误
modprobe: ERROR: could not insert 'nvidia': No such
浏览 0提问于2014-12-26得票数 2
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我按照上的步骤在ubuntu16上安装了cuba8.0
然后执行确认测量。之后，我运行make并遇到如下所示的错误。
$make
..。
nvcc警告：'compute_20‘、'sm_20’和'sm_21‘架构已弃用，可能会在将来的版本中删除(使用-Wno- deprecated gpu-target来抑制警告)。/usr/bin/ld:找不到-lnvcuvid
collect2:错误: ld返回%1退出状态
Makefile:381:目标'cudaDecodeGL‘的配方失败
make1：* cudaDecodeGL错误1
make1:离开目录'/h
浏览 38提问于2017-03-09得票数 1
我已经下载并安装了几次CUDA，每次它都无法通过测试样本deviceQuery和checkBandwidth。另外，tensorflow从未列出可访问设备之间的GPU，只列出CPU。
我目前的nvidia驱动程序是384.111，因为升级版384.130总是在nvidia上产生库错配，使得ubuntu无法启动。
每次我尝试用.run文件安装CUDA9.0，这是在不升级nvidia驱动程序的情况下安装它的唯一方法，它以“不完整的安装消息”结束。测试上的运行总是为负值，其输出如下：
📷
安装CUDA 9.0 .deb与dpkg从nvidia网站https://developer.nvidia.co
浏览 0提问于2018-05-31得票数 0
我正在我的ubuntu 18.04系统上安装库达-10.0。我已按照官方网站：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/的指示行事。
在运行cuda工具包提供的示例以验证安装时，我得到以下错误：
/usr/local/cuda-10.0/samples/bin/x86_64/linux/release/deviceQuery开始..。CUDA设备查询(Runtime )版本(CUDART静态链接) cudaGetDeviceCount返回35 -> CUDA驱动程序版本不足以满足CUDA运行时版本结果= FAIL
浏览 0提问于2020-05-06得票数 2
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我有一个nvidia显卡，并能够安装库达在过去。最近，我重新安装了linux (ubuntu12.04)，并一直试图使用debian软件包安装cuda。我按照Youtube()上的Nvidia频道的指示安装了cuda工具包。
从我的sudo-apt-get install cuda开始后，我会得到以下错误：
Setting up nvidia-current (319.37-0ubuntu1) ...
update-alternatives: error: alternative link /usr/bin/nvidia-cuda-mps-server is already managed b
浏览 5提问于2013-10-18得票数 0
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我的遥控器有cuda==11.0，我想在上面安装pytorch。
我使用命令conda install pytorch cudatoolkit=11.0 -c pytorch -c conda-forge，但在安装列表中：
cudatoolkit conda-forge/linux-64::cudatoolkit-11.0.3-h15472ef_8
pytorch pytorch/linux-64::pytorch-1.10.0-py3.8_cpu_0
我发现pytorch是一个cpu 。
或者，我将11.0替换为11.1，安装列表看起来如下：
cudato
浏览 9提问于2021-12-13得票数 3
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我正在运行Linux 18.2 "Sonya“，希望安装CUDA 8。当我使用包管理器安装它时，它会安装Cuda 7.5：
sudo apt-get install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit
...
nvidia-cuda-dev is already the newest version (7.5.18-0ubuntu1).
nvidia-cuda-toolkit is already the newest version (7.5.18-0ubuntu1).
我需要强制安装第8版。怎么做？
浏览 0提问于2017-09-09得票数 0
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我有Ubuntu18.04LTS，我想安装Cuda 7.5 (因为这个版本与我的Nvidia GF820m显卡兼容)。我将gcc-4.8配置为默认gcc (因为它是Cuda7.5C编译器)，并使用sudo ./cuda_7.5.18_linux.run安装运行文件。以下是我安装CUDA的终端输出：
-------------------------------------------------------------
Do you accept the previously read EULA? (accept/decline/quit): accespt
Do you accept
浏览 0提问于2018-07-14得票数 2
我正在尝试从官方Nvidia网站安装最新的CUDA版本。
在运行sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run时，我得到：
Failed to verify gcc version. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.
当我禁止日志文件时，我得到：
[ERROR]: unsupported compiler version: 9.3.0. Use --override to override this check.
我在网上搜索，显然有人说，最新的CUDA安装不能使用最新的gcc版本。即使如此
浏览 0提问于2020-05-06得票数 6
我一直试图安装Tensorflow为我的新RTX 2070超级。我一直按照以下指示行事：
步骤
验证系统具有cuda功能的gpu
。
下载并安装nvidia cuda工具包和cudnn
。
设置环境变量
验证安装
如果您以前安装过，请先删除它.
sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt remove nvidia-*
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*
sudo apt-get autoremove && sudo apt-get autoclean
sudo rm -rf /usr/local/cuda*
浏览 0提问于2019-11-10得票数 1
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当在Kubuntu15.10上安装CUDA，即运行sudo sh cuda_7.5.18_linux.run时，我如何跳过CUDA的EULA？现在我得向下滚动一分钟。
我也不想使用sudo sh cuda_7.5.18_linux.run -silent，因为我需要看到脚本可能输出的错误消息或警告。
浏览 0提问于2015-11-16得票数 5
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尝试安装带有GPU支持的dlib。使用tf图像
FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3
安装cudnn
COPY cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz ./
RUN tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
RUN cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
RUN cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
RUN chmod a+r /usr/local/cuda/include/
浏览 0提问于2018-07-11得票数 2
我已经为我的系统(Ubuntu 22)安装了NVIDIA驱动程序如下：
下载安装程序脚本：https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/515.65.01/NVIDIA-Linux-x86_64-515.65.01.run
以非图形模式重新启动系统：
sudo systemctl set-default multi-user.target
reboot 0
运行安装脚本。
在图形模式下重新启动：
sudo systemctl set-default graphical.target
reboot 0
我想安装nvidia-cuda工具包
浏览 0提问于2022-09-20得票数 2
当我通过Conda安装tensorflow-gpu时，它给出了以下输出：
conda install tensorflow-gpu
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/psychotechnopath/anaconda3/envs/DeepLearning3.6
added / updated specs:
- tensorflow-gpu
T
浏览 5提问于2020-04-30得票数 1
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我正在尝试从cuda_9.0.176_384.81_linux.run文件安装数据自动化系统。我在Ubuntu16.04中运行了这个命令。
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
当我运行上面的命令时，我得到了以下错误消息。
sh: 0: Can't open cuda_9.0.176_384.81_linux.run
浏览 0提问于2017-12-12得票数 3
我的系统是ubuntu16.04版本，我的笔记本电脑是，它有英特尔图形卡，但是tensorflow需要nvidia图形来支持cuda。
有没有任何方法，我可以运行tensorflow与GPU(与CPU是工作的)在英特尔图形。
在安装tensorflow-gpu时，我在导入时没有出错
加载本机TensorFlow运行时失败
)。“
做了一些挖掘，然后发现安装cuda下载了"cuda_9.1.85_387.26_linux.run“文件，但是在运行它时遇到了问题。
“在线检测到4个CPU；将并发级别设置为4。
文件'/tmp/.X0-lock‘存在，并且似乎包含进程ID。
浏览 0提问于2018-03-27得票数 0
在安装了nvidia驱动器367之后，输入以下内容：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa -y
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367 -y
在UEFI (BIOS)设置中禁用安全引导，我正在尝试正确安装nvidia-cuda 8.0。
以下是我的步骤(遵循本指南)：
我从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载了cuda_8.0.44_linux.run
sudo mkdir /usr/local/cuda-8.0
s
浏览 0提问于2016-11-11得票数 3
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根据官方文件，在Tensorflow 2.3 中
我有Ubuntu 20.04，GPU在机上，CUDA 10.1和CUDNN 7.6
当开始使用Tensorflow (2.3)：无法加载动态库'libcublas.so.10'；error :libcublas.so.so.10:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录；LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda-10.1/lib64 64
经过几个小时的调查，结果发现CUBLAS包装在CUDA10.1中更改为工具包安装路径的以外的
/usr/local/cuda-10.1/lib64
见此处：
在我的案
浏览 10提问于2020-09-24得票数 5
1回答
我想安装CUDA 9.2。在Linux 19上
即使Linux不是在Linux 18.3上安装CUDA，也可以使用官方支持的分发。然而，Linux 18基于Ubuntu16.04，而较新的Linux 19则基于Ubuntu18.04 (维基百科)。
Ubuntu18.04似乎有一个超易解 (最流行的答案)，这也是诱人的，但我宁愿避免切换发行版，如果我可以避免它。
浏览 0提问于2018-08-23得票数 0
我正在尝试在同时安装了VS 2013社区和VS 2015社区的Windows 10上安装CUDA 7.5。CUDA安装程序可以正确检测到VS2013，并正确安装CUDA库，但在尝试安装CUDA Visual Studio集成工具时会失败。这个问题有没有可能的修复方法？
浏览 0提问于2016-08-21得票数 3
我想安装CUDA8.0，但是当我使用Nvidia提供的*.deb文件而不是*.run安装程序时，我得到了CUDA7.5。
我按照指示在Nvidia网站上安装：
https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
我安装了：./cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb
网站上列出的说明：
`sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64.deb`
`sudo apt-key add /var/cud
浏览 0提问于2018-06-27得票数 1
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我试图在colab上安装带有gpu的mxnet。
我想当前的colab默认安装了cuda 11.1
!nvcc --version
给出
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Oct_12_20:09:46_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.105
Build cuda_11.1.TC455_06.29190527_0
我尝试了三种不同的方法来实现这个目标，但没有一种方法奏效
浏览 10提问于2021-09-19得票数 2
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似乎CuDNN安装程序找错了CUDA版本。我做错了什么？全文如下：
Ubuntu 16.04
安装了CUDA的两个版本: 9.0和9.1。/usr/lib/cuda链接到9.1安装，而LD_LIBRARY_PATH似乎指向该安装：
$ echo $LD_LIBRARY_PATH
/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/lib
$ ls -l /usr/local
lrwxrwxrwx 1 root root 8 jan 22 2018 cuda -> cuda-9.1
drwxr-xr-x 15 root root 4096 dec 1 201
浏览 2提问于2018-11-30得票数 0
我可以在本地安装而不需要根用户访问权限吗？
我没有超级用户访问我正在使用的linux机器(发行版是openSuse)，但是我已经安装了CUDA7.5。
我正在使用Theano，我需要cuDNN来提高图形处理器上的操作速度。
我从Nvidia下载了cudnn-7.5-linux-x64-v5.1，并按照说明将CuDNN归档内容复制到CUDA安装文件夹，即(cuda/lib64/和cuda/include/)。但这需要我拥有root访问权限。
我是否可以在本地解压cudnn存档，并为theano提供cudnn库的路径？
浏览 19提问于2016-09-01得票数 2
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Xen安装在Linux上。如何在重新启动时不使用黑色屏幕或命令行来安装CUDA？
换句话说，如何使用CUDA安装Xen的Dom0薄荷桌面？
浏览 0提问于2016-05-25得票数 1
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我在Nvidia's .deb package的Ubuntu16.04上安装了Nvidia的375驱动程序和CUDA8.0。我想建立图形处理器支持的TensorFlow。这是TensorFlow的configure脚本的输出： ./configure
You have bazel 0.4.5 installed.
Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/p
浏览 36提问于2019-06-18得票数 0
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我已经安装了CUDA 5.0和NVCC在我的Ubuntu虚拟机，并有问题，甚至编译一个基本的CUDA C程序。错误如下：
user@ubuntu:~/CUDA$ nvcc helloworld.cu -o helloworld.o -target-cpu-arch=ARM -ccbin=/usr/bin/arm-linux-gnueabi-gcc-4.6 --machine=32
/usr/lib/gcc/arm-linux-gnueabi/4.6/../../../../arm-linux-gnueabi/bin/ld: skipping incompatible /usr/local/cu
浏览 39提问于2015-06-08得票数 1
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注意:最后一个问题不适用于我的系统如何在Ubuntu18.04上安装CUDA？。
我在Ubuntu18.04上安装了CUDA工具包，但安装似乎没有完成。如何在Ubuntu18.04上正确安装CUDA？
我遵循了先前问题的建议，并安装了nvcc。
当我运行nvcc -V时，我有CUDA编译工具，版本9.1，V9.1.85。
现在我正在搜索bin目录来测试安装。见7.0节：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#post-installation-actions
我找到的仅有的两个cuda文件夹位于
浏览 0提问于2018-12-16得票数 0
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我正在遵循这里的步骤。我目前正处于这一步：
$ cd ~
$ mkdir installers
$ cd installers/
$ wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux
$ mv cuda_10.0.130_410.48_linux cuda_10.0.130_410.48_linux.run
$ chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
$ sudo ./cuda_10.0.130_410.
浏览 0提问于2020-01-07得票数 2
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我正试图在google上使用GPU运行链子。这需要安装cupy，但是我无法正确地安装它，因为它在我的colab vm中找不到cuda环境。
错误信息如下..。
从命令python setup.py egg_info: cc1plus:警告:命令行选项cc1plus收集cupy下载cupy-2.4.0.tar.gz ( 1.7MB ) 100% C++ /tmp/740 is /s的完整输出对于C/ObjC有效，但对C++ /tmp/tmpds3ikncy/a.cpp:1无效。:10:致命错误: cublas_v2.h:没有这样的文件或目录#包括^编译终止。选项：{‘配置文件’：False，&
浏览 0提问于2018-03-06得票数 10
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我创建了一个virtualenv并安装了TensorFlow 2.4.0。CUDA已经安装好了，所以我按照下面的说明尝试安装Cudnn。
$ tar -xzvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.2.39.tgz
$ sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/li
浏览 11提问于2022-10-28得票数 0
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我试图用cupy作为需求之一制作一个pip包，但是我将cupy包含在需求中，pip安装在一个永无止境的循环中。我试图安装在Google Colab上，它已经安装了Cupy，所以它应该只检查Cupy是否已经安装，而不尝试再次安装它。
我在github中做了一个最小的pip包，这里cupy是唯一的要求。
我试着把它安装在Google中
!pip install --verbose https://github.com/Santosh-Gupta/TroubleShootCupyInstall/archive/master.zip --log 'file.log'
输出是很多，因为
浏览 0提问于2019-08-30得票数 2
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我正尝试在CentOS工作站上使用build -dl4j- DeelLearning4j可执行文件构建最新的堆栈0.9.2。ND4j和Dataved构建都没有问题。DeepLearning4j在deeplearning4j-cuda模块抛出错误。
在项目deeplearning4j-cuda-9.0上执行目标失败错误:无法解析项目的依赖项org.deeplearning4j:deeplearning4j-cuda-9.0:jar:0.9.2-SNAPSHOT:在sonatype-nexus- org.nd4j:nd4j-cuda-9.0:jar:linux-x86_64:0.9.2-SNAPS
浏览 2提问于2018-01-14得票数 0
我正在尝试使用POP!_OS让Flux和CuArrays在我的支持GPU的笔记本电脑上工作。我在加载的第二个包中遇到错误。
我最初没有安装CUDA工具，但现在我安装了，每个包都会出现错误。
我的cuda信息是：
(base) ➜ ~ find / -type d -name cuda 2>/dev/null
/usr/lib/cuda-10.1/targets/x86_64-linux/include/thrust/system/cuda
/usr/local/cuda-10.1/targets/x86_64-linux/include/thrust/system/cuda
/home
浏览 20提问于2019-07-14得票数 1
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我想在google colab上安装pycuda。我试过pip install pycuda，但它给了WARNING: nvcc not in path. May need to set CUDA_INC_DIR for installation to succeed
在看了一些博客后，我也做了!export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH和!export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda，但仍然给出相同的错误。
此外，在终止安装时，它还会显示
In file included from src/cpp/cuda.cpp:1:0:
src/cpp
浏览 1提问于2018-06-27得票数 0
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