error: command 'C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.1\\bin\\nvcc.exe' failed with exit code 2

这个错误通常是由于编译CUDA程序时出现问题导致的。以下是一些可能的解决方法：

1. 确保你的CUDA版本与你的PyTorch版本兼容。你可以在PyTorch官方网站上查看版本兼容性矩阵。

2. 确保你已经正确安装了CUDA，并且将CUDA的bin目录添加到了系统环境变量中。

3. 确保你已经正确安装了Visual Studio，并且将Visual Studio的bin目录添加到了系统环境变量中。

4. 确保你已经正确安装了cuDNN，并且将cuDNN的bin目录添加到了系统环境变量中。

5. 尝试将AT_CHECK改为TORCH_CHECK，因为在torch1.5以后不再使用AT_CHECK。

以下是一个可能的解决方法：

import os
os.environ['CUDA_HOME'] = 'C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1'
os.environ['PATH'] = os.environ['CUDA_HOME'] + '/bin:' + os.environ['PATH']
os.environ['INCLUDE'] = os.environ['CUDA_HOME'] + '/include:' + os.environ['INCLUDE']
os.environ['LIB'] = os.environ['CUDA_HOME'] + '/lib:' + os.environ['LIB']

相关问题

error: command C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.3\\bin\\nvcc.exe failed with exit code 1

这个错误是由于编译过程中出现问题导致的。错误信息告诉我们命令 'C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.3\\bin\\nvcc.exe' 执行失败，退出状态码为1。根据错误信息中的引用和引用，我们可以得到一些解决方法。

首先，可以尝试检查对应的头文件路径是否正确。参考引用中提到的头文件路径，确认是否与你的环境中的路径匹配。如果不匹配，需要修改路径。

另外，根据引用中的解决方法，可以尝试替换出问题的头文件。将错误信息中提到的头文件替换成一个可用的版本。可以尝试下载引用中提供的文件并进行替换，然后重新编译。

如果以上方法仍然无效，可以参考引用中的解决办法。根据引用中提到的文件路径，找到对应的文件并进行修改。根据引用中的代码注释提示，尝试将部分代码注释掉或进行相应的修改，然后重新编译。

总之，错误信息中提到的nvcc.exe执行失败的原因可能有多种，需要根据具体情况进行排查和解决。可以尝试检查头文件路径、替换头文件或修改相关代码来解决这个问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

error: command 'C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.4\\bin\\nvcc.exe' failed with exit code 2

根据提供的引用内容，您遇到了编译DCNv2网络时的错误。错误信息显示为"error: command 'C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.4\\bin\\nvcc.exe' failed with exit code 2"。这个错误通常是由于编译器无法找到正确的nvcc.exe文件导致的。

为了解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确认CUDA路径：首先，请确保您的CUDA路径设置正确。您可以检查环境变量中的CUDA路径是否正确配置，并确保路径指向正确的CUDA版本。

2. 检查nvcc.exe文件：确认您的CUDA安装目录中是否存在nvcc.exe文件。如果不存在，可能是因为您的CUDA安装不完整或损坏。您可以尝试重新安装CUDA并确保选择正确的版本。

3. 更新CUDA版本：如果您的CUDA版本与您的编译器不兼容，可能会导致此错误。您可以尝试更新CUDA版本以解决兼容性问题。

4. 检查编译器设置：确保您的编译器设置正确，并且正在使用与CUDA版本兼容的编译器。

请根据您的具体情况尝试上述步骤，并检查是否解决了问题。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我们能够更好地帮助您解决问题。