cuda_home环境变量配置 window

### 如何在 Windows 上配置 CUDA_HOME 环境变量

为了使系统能够识别并使用 CUDA 工具包，在安装完成后设置 `CUDA_HOME` 环境变量是非常重要的。以下是具体操作指南：

#### 设置永久性的环境变量

1. 找到已安装的 CUDA 路径，通常位于类似于 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X` 的位置。

2. 右键点击桌面左下角的“此电脑”或“计算机”，选择“属性”。

3. 进入“高级系统设置”，点击“环境变量...”

4. 在弹出窗口中的“系统变量”部分，点击“新建...”。输入变量名为 `CUDA_HOME` ，变量值设为上述找到的具体路径[^1]。

5. 同样在此处编辑 `Path` 变量，添加 `%CUDA_HOME%\bin;%CUDA_HOME%\libnvvp;` 到其列表中以确保命令行工具可用。

对于通过 Conda 创建的虚拟环境中遇到的问题，可以考虑直接在该环境下设定临时变量来解决问题；例如执行以下命令前缀形式完成即时生效而不影响全局配置：

conda env config vars set CUDA_HOME=C:\\Program\ Files\\NVIDIA\ GPU\ Computing\ Toolkit\\CUDA\\vX.X

注意替换其中版本号以及实际目录名匹配本地情况，并且双反斜杠用于转义字符处理。

相关问题

NotImplementedError: CUDA_HOME is None. Please set environment variable CUDA_HOME.

这个错误通常是因为你没有正确设置CUDA_HOME环境变量。在使用GPU加速的深度学习库如PyTorch、TensorFlow等时，需要安装CUDA并设置环境变量。

你可以按照以下步骤设置CUDA_HOME环境变量：

1. 安装CUDA: 首先需要在你的计算机上安装CUDA。你可以从 NVIDIA 官网下载适合你的CUDA版本进行安装。

2. 设置环境变量: 设置环境变量CUDA_HOME。你可以找到CUDA安装目录，将其设为环境变量CUDA_HOME的值。例如，在Linux系统中，你可以使用以下命令设置环境变量：

   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

在Windows系统中，你可以按照以下步骤设置环境变量：

- 右键点击“我的电脑”，选择“属性”
- 点击“高级系统设置”
- 点击“环境变量”
- 在“系统变量”中，点击“新建”
- 输入“CUDA_HOME”作为变量名，输入CUDA的安装路径作为变量值

请注意，你还需要将CUDA的路径添加到PATH环境变量中，以便系统能够找到CUDA的可执行文件。例如，在Linux系统中，你可以使用以下命令将CUDA路径添加到PATH中：

   export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin

在Windows系统中，你可以在“环境变量”对话框中找到“Path”变量，并在其中添加CUDA路径。

如果你已经设置了CUDA_HOME环境变量，仍然遇到这个错误，可能是因为你的深度学习库没有正确安装或配置。你可以尝试重新安装深度学习库或检查配置是否正确。