如何把NVIDIA GPU 驱动程序的路径添加到系统的 PATH 环境变量中

要将NVIDIA GPU驱动程序的路径添加到系统的PATH环境变量中，您可以按照以下步骤操作：

1. 首先，打开“控制面板”并选择“系统和安全”。

2. 在“系统和安全”窗口中，选择“系统”。

3. 在“系统”窗口中，点击左侧的“高级系统设置”。

4. 在弹出的“系统属性”窗口中，选择“高级”选项卡。

5. 在“高级”选项卡下，点击“环境变量”按钮。

6. 在“环境变量”窗口中，可以看到两个部分：用户变量和系统变量。在系统变量部分中，找到名为“Path”的变量，并点击“编辑”。

7. 在“编辑环境变量”窗口中，点击“新建”按钮。

8. 在弹出的对话框中，输入NVIDIA GPU驱动程序的路径。通常情况下，驱动程序的路径为：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI。

9. 确认输入路径后，点击“确定”按钮关闭所有打开的窗口。

现在，您已经成功将NVIDIA GPU驱动程序的路径添加到系统的PATH环境变量中。这样，您就可以在任何位置轻松地访问NVIDIA GPU驱动程序了。

相关问题

ubuntus NVIDIA GPU驱动和CUDA安装

安装 NVIDIA GPU 驱动和 CUDA 可以通过以下步骤操作：

1. 首先，确认你的 NVIDIA 显卡型号，并前往官网下载最新的驱动程序。下载地址为：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx

2. 在下载驱动程序之前，需要先安装一些必要的依赖项。在终端中执行以下命令以安装这些依赖项：

sudo apt-get install build-essential dkms freeglut3 freeglut3-dev libxi-dev libxmu-dev

3. 下载完成后，执行以下命令以卸载已有的 NVIDIA 驱动程序：

sudo apt-get remove --purge nvidia*

4. 禁用 Nouveau 驱动程序。在终端中执行以下命令：

sudo echo "blacklist nouveau" >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf
sudo echo "options nouveau modeset=0" >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf
sudo update-initramfs -u

5. 重启系统。

6. 在终端中进入驱动程序所在的文件夹，并执行以下命令：

sudo sh ./<driver_file>.run

7. 安装 CUDA。前往以下链接下载最新的 CUDA 安装包：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

8. 下载完成后，进入安装包所在的文件夹，并执行以下命令：

sudo sh ./<cuda_file>.run

9. 安装完成后，将 CUDA 的库路径添加到系统环境变量中。在终端中执行以下命令：

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

10. 重新启动系统，完成安装。

安装CUDA、NVIDIA驱动程序和PyTorch

要在Windows系统上安装CUDA、NVIDIA驱动程序和PyTorch，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装NVIDIA驱动程序：
- 访问NVIDIA官方网站（https://www.nvidia.com/Download/index.aspx）。
- 在“驱动程序下载”页面上，选择适用于您的GPU型号和操作系统的最新驱动程序版本。
- 点击“搜索”按钮并下载相应的驱动程序安装文件。
- 运行下载的驱动程序安装文件，并按照安装向导的指示完成安装过程。

2. 安装CUDA工具包：
- 访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）。
- 在“CUDA下载”页面上，选择适用于您的GPU型号和操作系统的最新CUDA版本。
- 下载相应的CUDA安装文件。请确保选择与安装的NVIDIA驱动程序版本兼容的CUDA版本。
- 运行下载的CUDA安装文件，并按照安装向导的指示完成安装过程。在安装过程中，选择您希望安装的组件和路径。

3. 配置环境变量：
- 打开“控制面板”并选择“系统和安全”>“系统”>“高级系统设置”。
- 在弹出的对话框中，点击“环境变量”按钮。
- 在“系统变量”部分，找到名为“Path”的变量，并点击“编辑”按钮。
- 在弹出的编辑对话框中，点击“新建”按钮，并添加CUDA和NVIDIA的安装路径（例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\bin和C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI）。
- 确认并保存所有更改。

4. 安装PyTorch：
- 打开Anaconda Navigator（如果您已经安装了Anaconda）或者打开命令提示符。
- 创建一个新的虚拟环境（可选但推荐），使用以下命令：

     conda create -n myenv python=3.9

其中，myenv是您想要创建的虚拟环境的名称。
- 激活虚拟环境，使用以下命令：

     conda activate myenv

- 安装PyTorch，使用以下命令（具体命令根据您的CUDA版本和PyTorch版本进行调整）：

     conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch

其中，xx.x是您安装的CUDA版本。

完成上述步骤后，您应该成功安装了NVIDIA驱动程序、CUDA工具包和PyTorch。您可以在Python中导入PyTorch并开始使用GPU进行深度学习任务。

请注意，在安装过程中，确保选择与您的GPU型号、操作系统和其他依赖项兼容的正确版本。

希望这些步骤对您有所帮助！如果您遇到任何问题，请提供详细的错误消息和问题描述，以便我们能够更好地帮助您。