``` export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ```在那里输入
时间: 2023-10-07 13:10:47 浏览: 96
这是在 Linux 系统下设置 CUDA 环境变量的命令,你需要在终端中输入这两行命令,并按下回车键执行。这样就可以将 CUDA 的二进制文件路径和库文件路径添加到系统的 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中,以便在使用 CUDA 编程时能够正确地链接和编译 CUDA 库和头文件。注意,这些设置只在当前终端会话中有效,如果想要在每次登录时自动加载这些环境变量,可以将这些命令添加到你的 shell 配置文件中,比如 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc。
相关问题
在~根目录(cd )打开终端运行 sudo gedit .bashrc,在文件末尾添加相应的路径。 export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PA怎么搞
你可以按照以下步骤来将这段代码添加到.bashrc文件的末尾:
1. 打开终端并进入你的主目录,输入命令:
```
cd ~
```
2. 打开.bashrc文件,输入命令:
```
sudo gedit .bashrc
```
3. 在文件的末尾添加下面这段代码:
```
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
4. 保存并退出编辑器。
5. 重新启动终端或者输入以下命令来使.bashrc文件生效:
```
source ~/.bashrc
```
这样就可以将CUDA的路径添加到环境变量中了。
安装dcnv2时报错:running build running build_ext error: [Errno 2] No such file or directory: ':/usr/local/cuda:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin/nvcc',请帮我解决。nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018 Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130。# <<< conda initialize <<< export PATH="/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda 请给出解决反感
这个错误可能是由于缺少 CUDA 的环境变量所致。您可以尝试以下步骤来解决该问题:
1. 确认 CUDA 的路径是否正确,您可以运行以下命令查看:
```
echo $CUDA_HOME
```
如果输出为空,或者路径不正确,您可以通过以下命令设置:
```
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0
```
2. 确认 LD_LIBRARY_PATH 环境变量是否设置正确,您可以运行以下命令查看:
```
echo $LD_LIBRARY_PATH
```
如果输出为空,或者路径不正确,您可以通过以下命令设置:
```
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
3. 确认 nvcc 是否在 PATH 环境变量中,您可以运行以下命令查看:
```
which nvcc
```
如果输出为空,或者路径不正确,您可以将 CUDA 的 bin 目录添加到 PATH 环境变量中:
```
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
```
4. 重新安装 dcnv2,您可以尝试运行以下命令:
```
pip uninstall dcnv2
pip install --upgrade git+https://github.com/CharlesShang/DCNv2.git
```
如果问题仍然存在,请尝试检查您的 CUDA 安装是否正确,并确认您当前的用户是否有权限访问 CUDA 相关文件。