Cuda环境变量怎么设置

要设置CUDA环境变量，请按照以下步骤操作：

1. 打开终端并输入以下命令：

   sudo nano /etc/environment

2. 使用箭头键移动到文件的末尾，并添加以下行：

   PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
   LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

注意：请根据您的CUDA安装位置进行相应更改。

3. 使用Ctrl + X，然后按Y键保存更改。

4. 重新启动终端以使更改生效。

现在，您已经成功设置了CUDA环境变量。

相关问题

cuda环境变量设置

要设置CUDA环境变量，您需要手动添加以下环境变量：

CUDA_BIN_PATH=%CUDA_PATH%\bin
CUDA_LIB_PATH=%CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_SDK_BIN_PATH=%CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH=%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
CUDA_SKD_PATH=C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Sample\v11.3

然后，在系统环境变量Path中添加以下路径：

%CUDA_BIN_PATH%
%CUDA_LIB_PATH%
%CUDA_SDK_BIN_PATH%
%CUDA_SDK_LIB_path%

这样设置后，您可以在命令行中输入"nvcc --version"来检查nvcc编译器的版本。\[1\]\[2\]

此外，还有其他一些设置CUDA环境变量的方法，比如在系统变量path中加入相应的变量，或者通过编辑.bashrc文件来添加环境变量。具体的设置方法可以根据您的操作系统和需求选择适合的方式进行设置。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CUDA学习：Windows下的CUDA环境配置](https://blog.csdn.net/weixin_43788327/article/details/125823507)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [CUDA环境搭建(windows10)](https://blog.csdn.net/Long_xu/article/details/129294528)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [CUDA安装成功后配置环境变量](https://blog.csdn.net/yinxian9019/article/details/106756280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

设置cuda环境变量

设置CUDA环境变量的步骤如下：

1. 打开“我的电脑”，右击并选择“属性”。
2. 在属性窗口中，选择“高级系统设置”。
3. 在系统属性窗口中，点击“环境变量”按钮。
4. 在环境变量窗口中，点击“新建”。
5. 根据引用和引用的内容，依次输入以下变量和值：
- 变量：`PATH`，值：`/usr/local/cuda-8.0/bin:${PATH}`（针对Linux系统）
- 变量：`LD_LIBRARY_PATH`，值：`/usr/local/cuda-8.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}`（针对Linux系统）
- 变量：`CUDA_BIN_PATH`，值：`%CUDA_PATH%\bin`（针对Windows系统）
- 变量：`CUDA_LIB_PATH`，值：`%CUDA_PATH%\lib\x64`（针对Windows系统）
- 变量：`CUDA_SDK_BIN_PATH`，值：`%CUDA_SDK_PATH%\bin\win64`（针对Windows系统）
- 变量：`CUDA_SDK_LIB_PATH`，值：`%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64`（针对Windows系统）
- 变量：`CUDA_SKD_PATH`，值：`C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Sample\v11.3`（针对Windows系统）
6. 点击“确定”保存环境变量的设置。

此外，根据引用的内容，还可以使用其他方法进行环境变量的设置，具体包括在命令行中设置、修改bash配置文件等。

完成上述设置后，可以打开命令行窗口，并输入`nvcc --version`命令来检查CUDA是否已成功安装。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [window11系统CUDA、cuDNN 安装以及环境变量配置](https://blog.csdn.net/shdabai/article/details/131248257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [CUDA安装成功后配置环境变量](https://blog.csdn.net/yinxian9019/article/details/106756280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [CUDA学习：Windows下的CUDA环境配置](https://blog.csdn.net/weixin_43788327/article/details/125823507)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]