jetson安装pycuda报错的解决方案

最新推荐文章于 2025-10-18 08:44:28 发布
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#cuda #pip #python

在Jetson设备上使用pip安装pycuda时，可能会遇到找不到cuda.h头文件或numpy版本不匹配的问题。解决方法包括：将CUDA头文件路径添加到LIBRARY_PATH，以及在numpy版本与tensorflow兼容的情况下安装特定版本的pycuda（如2019.1.2）。

在使用pip安装pycuda的时候可能会遇见好几种报错

1.找不到cuda.h头文件
首先是最常见的

  src/cpp/cuda.hpp:14:10: fatal error: cuda.h: No such file or directory
   #include <cuda.h>
            ^~~~~~~~
  compilation terminated.
  error: command 'aarch64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1

遇见这种报错是因为找不到cuda.h文件，然而这个文件在jetson是可以找到的，默认放在了cuda的文件夹里
/usr/local/cuda-10.2/targets/aarch64-linux/include
所以只需要手动将路径添加到LIBRARY_PATH即可，指令如下

export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/targets/aarch64-linux/libexport 
export CPATH=$CPATH:/usr/local/cuda-10.2/targets/aarch64-linux/include

2.numpy版本不匹配

第二种可能遇见的报错是
numpy/core/src/multiarray/numpyos.c:18:10: fatal error: xlocale.h: 没有那个文件或目录
在这里插入图片描述

遇到这个报错是因为numpy的版本不匹配，使用pip安装pycuda的依赖库numpy版本默认为较新的版本。<

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解决：src/cpp/cuda.hpp:fatal error: cuda.h
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| 现象 | 根源 | 解决方案 | |-------|-------|----------| | `ImportError: libcuda.so.1: cannot open shared object file` | NVIDIA驱动未正确加载 | `sudo modprobe nvidia` | | 编译时卡死在`building 'pycuda....
jetauto@jetauto-desktop:~/jetauto_ws/src/jetauto_example/scripts/yolov5_detect$ python xwc.py Traceback (most recent call last): File “xwc.py”, line 8, in <module> import pycuda.autoinit ImportError: No module named pycuda.autoinit 解释 在jetson nano里突然出现了这个报错，以前都没有
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09-30 6010
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pycuda 安装过程分享，包括报错：
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05-10 376
另外的报错信息： error: command 'D:\\visual_studio_2015\\VC\\BIN\\x86_amd64\\link.exe' failed with exit code 1158。环境启动脚本已经创建：launch_python_cuda_environment.bat（位置：桌面）驱动(通过nvidia-sm 查询)：561.17, cuda vision 12.6,将这两个文件复制到：D:\visual_studio_2015\VC\bin。Windows 系统；
pycuda 安装出错解决
学无止境
04-20 2279
error: command '/usr/bin/gcc' failed with exit code 1 ERROR: Could not build wheels for pycuda which use PEP 517 and cannot be installed directly
Jetson编译安装pycuda
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使用python进行并行计算编程时必须安装pycuda，在TX2使用命令“pip install pycuda”安装pycuda时一直安装失败，错误如下： 于是将pycuda下载下来进行安装，成功了！ pycuda下载链接：链接: https://pan.baidu.com/s/1F2yIYvE_iH6dFy_7hcAgQg 提取码: dipn 下载完成后，解压文件，配置cuda的路径，命令如下： python3 configure.py --cuda-root=/usr/local/cud.
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