用cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 查询失败2
时间: 2023-10-02 22:10:46 浏览: 114
这个问题可能是由于找不到 cudnn.h 文件或者找不到 cuda 的路径导致的。可以尝试以下步骤解决:
1. 确认 cuda 和 cudnn 是否已经正确安装,并且路径已经添加到系统环境变量中。
2. 确认 cudnn.h 文件是否存在于 /usr/local/cuda/include/ 目录下。可以使用 ls /usr/local/cuda/include/ 命令查看该目录下的文件。
3. 如果 cudnn.h 文件不存在于该目录下,可以尝试重新安装 cudnn 并将其路径添加到系统环境变量中。
4. 如果仍然查询失败,可以尝试使用以下命令查找 cudnn.h 文件的路径:
find / -name cudnn.h
该命令将在系统中搜索 cudnn.h 文件,并返回其路径。如果找到了该文件,可以使用该路径替换上述命令中的路径,然后重新运行命令。
相关问题
cat: /usr/local/cuda/include/cuddn.h: No such file or directory
这个错误提示表明你的程序中引用了一个名为cudnn.h的文件,但系统找不到该文件。
这通常是由于缺少CUDA和cuDNN库或者路径设置不正确导致的。你需要先确认你已经正确安装了CUDA和cuDNN,并且将它们的路径添加到你的环境变量中。你可以在终端中输入以下命令来查看CUDA和cuDNN的版本:
```
nvcc --version
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
```
如果这些命令没有输出对应的版本号,那么你需要安装CUDA和cuDNN,并将它们的路径添加到环境变量中。如果已经安装了,那么你需要检查路径是否正确。你可以在终端中使用以下命令查看CUDA和cuDNN的路径:
```
echo $LD_LIBRARY_PATH
```
如果输出为空,那么你需要设置LD_LIBRARY_PATH环境变量,将CUDA和cuDNN的路径添加到其中。例如,在bash shell中,你可以使用以下命令设置环境变量:
```
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:/usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.7.0.5
```
如果你使用的是其他shell,那么需要根据具体情况进行设置。设置好环境变量后,重新编译你的程序,应该就可以解决这个错误了。
jetson-tx2手动安装cuda和cudnn.pdf
### 回答1:
首先,要手动安装Jetson TX2中的CUDA和CuDNN,需要按照以下步骤进行操作:
1. 下载CUDA Toolkit:
- 首先,通过NVIDIA官方网站下载适用于Jetson TX2的CUDA Toolkit。
- 在下载页面上选择与您的Jetson TX2版本相对应的CUDA Toolkit版本,并下载该版本的.run文件。
2. 安装CUDA Toolkit:
- 将下载的CUDA Toolkit文件拷贝到Jetson TX2设备上。
- 打开终端,进入到CUDA Toolkit文件所在的目录。
- 运行以下命令,以设置安装选项并启动安装过程:
```
chmod +x cuda_<version>_linux.run
sudo ./cuda_<version>_linux.run
```
- 按照安装向导的指示进行操作,接受许可协议并选择相应的安装选项。
- 完成安装后,根据提示将必要的环境变量添加到系统配置文件中(如~/.bashrc)。
3. 下载CuDNN库文件:
- 访问NVIDIA官方网站并下载与安装的CUDA Toolkit版本相对应的CuDNN库文件。
- 将下载的CuDNN库文件拷贝到Jetson TX2设备上。
4. 安装CuDNN库文件:
- 将CuDNN库文件解压到一个指定目录中,例如'/usr/local/cuda/'。
- 打开终端,进入CuDNN库文件所在的目录。
- 运行以下命令以将CuDNN库文件拷贝到CUDA Toolkit的安装目录中:
```
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
```
5. 配置环境变量:
- 打开终端,编辑~/.bashrc文件:
```
nano ~/.bashrc
```
- 在文件末尾添加以下内容,并保存退出:
```
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
```
- 运行以下命令使环境变量配置生效:
```
source ~/.bashrc
```
完成以上步骤后,您应该成功地手动安装了Jetson TX2中的CUDA和CuDNN。您可以通过在终端上运行`nvcc -V`来验证CUDA是否正确安装,并通过运行`cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2`来验证CuDNN是否正确安装。
### 回答2:
首先,Jetson TX2是一款高性能边缘计算设备,用于深度学习、AI和计算机视觉等领域。CUDA和cuDNN是用于加速计算的关键软件,在Jetson TX2上手动安装这两个软件需要以下步骤:
1. 下载CUDA和cuDNN:首先,从NVIDIA官方网站下载适用于Jetson TX2的CUDA和cuDNN版本。确保选择与Jetson TX2硬件兼容的版本。
2. 安装CUDA:将下载的CUDA安装包复制到Jetson TX2上,并解压缩文件。然后,运行安装脚本来设置CUDA环境变量并安装CUDA。
3. 配置环境变量:为了正确地配置CUDA和cuDNN,需要设置环境变量。在终端中输入以下命令以打开.bashrc文件:
```
sudo nano ~/.bashrc
```
然后,在文件的末尾添加以下行:
```
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=/usr/local/cuda/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
```
保存并关闭文件,然后运行以下命令以使更改生效:
```
source ~/.bashrc
```
4. 安装cuDNN:将下载的cuDNN安装包复制到Jetson TX2上,并解压缩文件。然后,将cuDNN库文件复制到CUDA的安装目录中。使用以下命令完成此操作:
```
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/libcudnn*
```
5. 验证安装:在终端中运行以下命令以验证CUDA和cuDNN是否安装成功:
```
nvcc -V
```
如果输出中显示了CUDA版本信息,则说明CUDA安装成功。然后,可以使用深度学习框架(如TensorFlow,PyTorch等)来验证cuDNN的安装。
这些是手动安装CUDA和cuDNN的基本步骤。确保按照官方文档和说明进行操作,并根据自己的需求进行相应的配置和优化。
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