安装cuda没有NVCUDASAMPLES_ROOT

安装CUDA时如果没有设置`NVCUDASAMPLES_ROOT`环境变量，这通常意味着你找不到CUDA提供的示例代码库。这个路径指向的是 NVIDIA CUDA SDK 中的samples目录，对于开发者来说，它包含了各种CUDA程序示例，可以帮助学习和理解CUDA编程。

当你遇到这个问题，可以尝试以下步骤解决：

1. **确认SDK位置**：检查CUDA安装包中是否有samples文件夹，它通常位于`<CUDA根目录>/samples`。

2. **手动指定路径**：创建一个环境变量`NVCUDASAMPLES_ROOT`，将其值设为你找到的samples目录的路径，例如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\samples`（其中vX.X是你CUDA版本号）。

3. **更新系统PATH**：将samples目录添加到系统的`PATH`环境变量中，这样可以直接通过命令行访问samples下的工具和程序。

4. **如果从源码编译CUDA**：如果你是从源代码构建CUDA，确保你正确配置了构建过程，让它知道在哪里查找samples。

如果你还是无法解决问题，可以在网上搜索具体的错误信息，或者查看CUDA官方文档以获取更详细的指引。

相关问题

NVCUDASAMPLES9_2_ROOT

NVCUDASAMPLES9_2_ROOT是CUDA Toolkit 9.2中的一个环境变量，用于指定CUDA示例程序的根目录。如果您已安装CUDA Toolkit 9.2，可以使用以下命令在Linux系统上获取其值：

echo $NVCUDASAMPLES9_2_ROOT

如果您正在使用Windows系统，在CMD或PowerShell提示符下，请使用以下命令：

echo %NVCUDASAMPLES9_2_ROOT%

取消设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES

取消设置CUDA_VISIBLE_DEVICES就是恢复计算机上所有可用的CUDA设备对Python或其他支持CUDA的应用程序的访问。当你需要让所有的GPU资源都能被程序使用，而不是限制在特定的GPU上运行计算密集型任务时，就需要取消这个环境变量的设置。

通常，CUDA_VISIBLE_DEVICES是一个环境变量，它用于指定哪些GPU应该被TensorFlow、PyTorch等库看到。例如，如果你之前设置了`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`，则只允许第0号和第1号GPU参与计算。要取消设置，你可以：

1. 对于Linux或Mac用户，在终端中输入：

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""

或者完全删除这个环境变量：

   unset CUDA_VISIBLE_DEVICES

2. 对于Windows用户，打开命令提示符并输入类似命令（假设你的系统变量管理器中没有该变量）：

   set CUDA_VISIBLE_DEVICES=

完成上述步骤后，CUDA将会检测到所有已安装并且配置好的GPU。