安装cudatoolkit踩坑

本文讲述了在conda环境中安装cudatoolkit时遇到的问题,包括清华镜像速度慢、其他镜像无法连接以及使用交通大学镜像成功创建环境。还探讨了conda镜像源的设置,安装numpy测试网络速度,并澄清了显卡驱动、nvcc、cuda driver、cudatoolkit和cudnn之间的关系。

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问:

conda install cudatoolkit==10.0 -c ...

cudatoolkit将装在系统环境还是虚拟环境中?

回答:应该是在系统环境中,如果想安装在虚拟环境中需要特别指明

conda install -n 环境名 包名

当你想要在conda指定的某个环境中安装包的方法

在公司服务器上conda create -n py38 python=3.8,出现了各种问题:

  • 清华镜像慢到发指
    • 卡在collecting package metadata和sovle pacakges
  • 阿里、豆瓣和腾讯镜像直接连不上,如下
UnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid.
  channel name: anaconda/pkgs/pro
  channel url: https://mirrors.cloud.tencent.com/anaconda/pkgs/pro
  error code: 404

换上了交大的镜像终于创建成功了。

conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

在此过程中还测试了各种镜像的速度,测试国内镜像站点的下载速度,确实能测试访问镜像的速度,但至于能不能成功安装需要的包则不一定,像是科大镜像删除了anaconda的镜像后直接连接到了官网,那就很可能成功连接,但搜索和下载速度极慢,但也不报错(就很崩溃),此外还添加和删除各种镜像等。

 

查看conda镜像源,位置越靠上越先访问

conda config --show channels

安装numpy测试网速,网速正常的话,1分钟内应该进入下载包的过程。

conda install numpy

查看系统镜像配置文件

vim ~/.condarc

 :w保存但不退出 :wq保存并退出 :q退出 :q!强制退出,不保存

测试conda镜像问题

 

显卡,显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么?

### CUDA Toolkit 安装卡住的解决方案 当CUDA安装过程卡在检查系统兼容性阶段或花费极长时间而未完成时,这可能是由于多种因素引起的。为了有效解决问题并顺利完成CUDA Toolkit的安装,可以采取以下几个措施: #### 1. 系统准备与验证 确保操作系统满足CUDA的要求,并且已正确安装最新的NVIDIA显卡驱动程序[^1]。 #### 2. 关闭不必要的应用程序和服务 某些后台运行的应用程序可能会干扰CUDA安装进程。建议关闭所有非必要的服务和应用后再尝试重新启动安装向导。 #### 3. 使用命令行方式进行安装 图形界面下的安装有时会因为权限或其他未知原因导致停滞不前。通过命令提示符以管理员身份执行安装文件可能有助于绕过这些问题。对于Windows用户来说,可以在CMD窗口中输入如下指令来开始静默模式安装: ```bash start /wait setup.exe -s ``` 而对于Linux发行版,则可以直接利用shell脚本来调用相应的.deb/.rpm包来进行无交互式的部署操作。 #### 4. 尝试不同的镜像源/仓库地址获取CUDA工具集 如果默认官方下载链接速度较慢甚至无法连接成功的话,不妨考虑切换到其他可信第三方提供的加速站点或是采用`conda-forge`这样的开源社区维护渠道作为替代选项之一[^3]。 #### 5. 清理旧版本残留数据 之前存在的部分CUDA组件残留在注册表里也可能造成新的安装失败。因此,在重试新一次完整的卸载流程之后再做全新安装往往能提高成功率。具体做法是在控制面板内找到"NVIDIA Corporation"条目下有关于CUDA的相关项目逐一删除干净即可。
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