cudatoolkit nvcc cuda_runtime_api.h

最新推荐文章于 2025-05-15 19:01:03 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-15 19:01:03 发布 · 3.2k 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pytorch #深度学习 #ubuntu

本文记录了作者在使用conda安装CUDA工具包过程中遇到的问题及解决办法。包括找不到CUDA_HOME环境变量、缺少nvcc编译器、无法找到cuda_runtime_api.h头文件等问题，并提供了具体的解决方案。
部署运行你感兴趣的模型镜像

conda install cudatoolkit之后，在环境中找不到CUDA_HOME， export之后（其实export也没用，根本就没安装嘛），又找不到nvcc，单独安装nvcc后又报找不到cuda_runtime_api.h

无语的cuda安装，怎么这么多事儿。

后来查到解决方法是

conda install -c conda-forge cudatoolkit-dev

Cudatoolkit Dev :: Anaconda.org

然后就都解决了。

ps 安装时Executing transaction会比较久，耐心等待。注意版本不要搞太高，最好和cudatoolkit一致吧。

找了半天，且用且珍惜。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

flashlau
关注
conda 安装 cudatoolkit cudatoolkit-dev nvcc 的方法
csjiyw的博客
05-13 2655
nvidia现在官方提供了一键安装所有cuda依赖，再也不需要自己去单独安装cudatoolkit cudatoolkit－dev等等依赖了。命令如下，记得指定版本。
CUDA_Runtime_API
10-29
cuda里面api函数，方便查找cuda里面的库函数
ERROR: cuda_runtime_api.h: No such file or directory
y459541195的博客
02-28 8617
环境 Ubuntu 16.04 Anaconda cuda10.1 cudnn7.6.4 SOLOv2 bug 在配置solov2时报错： mmdet/ops/utils/src/compiling_info.cpp:3:10: fatal error: cuda_runtime_api.h: No such file or directory #include <cuda_runtime_api.h> ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ compilation terminated.
cuda_runtime_api.h 找不到
jyl1999xxxx的博客
05-21 5155
export CUDA_HOME=$HOME/tools/cuda-9.0 # change to your path export CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=$CUDA_HOME export LD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" export LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LIBRARY_PATH export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOM.
cmake找不到fatal error: cuda_runtime_api.h: No such file or directory
weixin_41653613的博客
07-12 1851
我装的是cuda11.1，装完后需要在~/.bashrc里添加路径并source。确定你安装了cuda，这个文件实在你所安装的cuda/include/里面。这样就能解决问问题了。
解决Anaconda虚拟环境中Conda安装cudatoolkit之后，which nvcc还是系统级cudatoolkit问题。
uhuihui的博客
04-22 997
conda环境中虽然安装了cudatoolkit ，但缺少nvcc编译器。这是因为标准cudatoolkit包不包含编译工具，需要安装cudatoolkit-dev包。为什么会出现这种情况呢？
图文并茂讲解CUDA, CUDA Toolkit, CUDA Driver, CUDA Runtime, nvcc之间的关系及其版本兼容性
热门推荐
tongjingqi_的博客
03-12 1万+
系统讲解CUDA、CUDA toolkit、CUDA Driver、CUDA runtime、CUDNN、NVCC、Pytorch安装CUDA之间关系和版本兼容性
linux安装mamba,编译过程中找不到 cuda_runtime.h 和 cuda_runtime_api.h 文件
07-02
我们正在处理用户在Linux系统上安装Mamba时遇到的编译错误，具体是找不到cuda_runtime.h和cuda_runtime_api.h文件。根据提供的引用信息，我们可以分析问题原因并给出解决方案。问题分析：根据引用[1]和引用[2]，错误...
(bevfusion) lyq@ps:/usr/local/cuda-11.8$ ls lib64 cmake libcufile.so.0 libnppial.so.11.8.0.86 libnppitc.so.11.8.0.86 cudnn_lib libcufile.so.1.4.0 libnppial_static.a libnppitc_static.a libaccinj64.so libcufile_static.a libnppicc.so libnpps.so libaccinj64.so.11.8 libcufilt.a libnppicc.so.11 libnpps.so.11 libaccinj64.so.11.8.87 libcuinj64.so libnppicc.so.11.8.0.86 libnpps.so.11.8.0.86 libcublasLt.so libcuinj64.so.11.8 libnppicc_static.a libnpps_static.a libcublasLt.so.11 libcuinj64.so.11.8.87 libnppidei.so libnvblas.so libcublasLt.so.11.11.3.6 libculibos.a libnppidei.so.11 libnvblas.so.11 libcublasLt_static.a libcurand.so libnppidei.so.11.8.0.86 libnvblas.so.11.11.3.6 libcublas.so libcurand.so.10 libnppidei_static.a libnvjpeg.so libcublas.so.11 libcurand.so.10.3.0.86 libnppif.so libnvjpeg.so.11 libcublas.so.11.11.3.6 libcurand_static.a libnppif.so.11 libnvjpeg.so.11.9.0.86 libcublas_static.a libcusolver_lapack_static.a libnppif.so.11.8.0.86 libnvjpeg_static.a libcudadevrt.a libcusolverMg.so libnppif_static.a libnvptxcompiler_static.a libcudart.so libcusolverMg.so.11 libnppig.so libnvrtc-builtins.so libcudart.so.11.0 libcusolverMg.so.11.4.1.48 libnppig.so.11 libnvrtc-builtins.so.11.8 libcudart.so.11.8.89 libcusolver.so libnppig.so.11.8.0.86 libnvrtc-builtins.so.11.8.89 libcudart_static.a libcusolver.so.11 libnppig_static.a libnvrtc-builtins_static.a libcufft.so libcusolver.so.11.4.1.48 libnppim.so libnvrtc.so libcufft.so.10 libcusolver_static.a libnppim.so.11 libnvrtc.so.11.2 libcufft.so.10.9.0.58 libcusparse.so libnppim.so.11.8.0.86 libnvrtc.so.11.8.89 libcufft_static.a libcusparse.so.11 libnppim_static.a libnvrtc_static.a libcufft_static_nocallback.a libcusparse.so.11.7.5.86 libnppist.so libnvToolsExt.so libcufftw.so libcusparse_static.a libnppist.so.11 libnvToolsExt.so.1 libcufftw.so.10 liblapack_static.a libnppist.so.11.8.0.86 libnvToolsExt.so.1.0.0 libcufftw.so.10.9.0.58 libmetis_static.a libnppist_static.a libOpenCL.so libcufftw_static.a libnppc.so libnppisu.so libOpenCL.so.1 libcufile_rdma.so libnppc.so.11 libnppisu.so.11 libOpenCL.so.1.0 libcufile_rdma.so.1 libnppc.so.11.8.0.86 libnppisu.so.11.8.0.86 libOpenCL.so.1.0.0 libcufile_rdma.so.1.4.0 libnppc_static.a libnppisu_static.a stubs libcufile_rdma_static.a libnppial.so libnppitc.so libcufile.so libnppial.so.11 libnppitc.so.11 (bevfusion) lyq@ps:/usr/local/cuda-11.8$ ls include builtin_types.h cufftXt.h nppi_morphological_operations.h channel_descriptor.h cufile.h nppi_statistics_functions.h CL curand_discrete2.h nppi_support_functions.h common_functions.h curand_discrete.h nppi_threshold_and_compare_operations.h cooperative_groups curand_globals.h npps_arithmetic_and_logical_operations.h cooperative_groups.h curand.h npps_conversion_functions.h crt curand_kernel.h npps_filtering_functions.h cub curand_lognormal.h npps.h cublas_api.h curand_mrg32k3a.h npps_initialization.h cublas.h curand_mtgp32dc_p_11213.h npps_statistics_functions.h cublasLt.h curand_mtgp32.h npps_support_functions.h cublas_v2.h curand_mtgp32_host.h nv cublasXt.h curand_mtgp32_kernel.h nvblas.h cuComplex.h curand_normal.h nv_decode.h cuda curand_normal_static.h nvfunctional cuda_awbarrier.h curand_philox4x32_x.h nvjpeg.h cuda_awbarrier_helpers.h curand_poisson.h nvml.h cuda_awbarrier_primitives.h curand_precalc.h nvPTXCompiler.h cuda_bf16.h curand_uniform.h nvrtc.h cuda_bf16.hpp cusolver_common.h nvToolsExtCuda.h cuda_device_runtime_api.h cusolverDn.h nvToolsExtCudaRt.h cudaEGL.h cusolverMg.h nvToolsExt.h cuda_egl_interop.h cusolverRf.h nvToolsExtOpenCL.h cudaEGLTypedefs.h cusolverSp.h nvToolsExtSync.h cuda_fp16.h cusolverSp_LOWLEVEL_PREVIEW.h nvtx3 cuda_fp16.hpp cusparse.h sm_20_atomic_functions.h cuda_fp8.h cusparse_v2.h sm_20_atomic_functions.hpp cuda_fp8.hpp device_atomic_functions.h sm_20_intrinsics.h cudaGL.h device_atomic_functions.hpp sm_20_intrinsics.hpp cuda_gl_interop.h device_double_functions.h sm_30_intrinsics.h cudaGLTypedefs.h device_functions.h sm_30_intrinsics.hpp cuda.h device_launch_parameters.h sm_32_atomic_functions.h cudalibxt.h device_types.h sm_32_atomic_functions.hpp cuda_occupancy.h driver_functions.h sm_32_intrinsics.h cuda_pipeline.h driver_types.h sm_32_intrinsics.hpp cuda_pipeline_helpers.h fatbinary_section.h sm_35_atomic_functions.h cuda_pipeline_primitives.h host_config.h sm_35_intrinsics.h cuda_profiler_api.h host_defines.h sm_60_atomic_functions.h cudaProfiler.h library_types.h sm_60_atomic_functions.hpp cudaProfilerTypedefs.h math_constants.h sm_61_intrinsics.h cudart_platform.h math_functions.h sm_61_intrinsics.hpp cuda_runtime_api.h mma.h surface_functions.h cuda_runtime.h nppcore.h surface_indirect_functions.h cuda_surface_types.h nppdefs.h surface_types.h cuda_texture_types.h npp.h texture_fetch_functions.h cudaTypedefs.h nppi_arithmetic_and_logical_operations.h texture_indirect_functions.h cudaVDPAU.h nppi_color_conversion.h texture_types.h cuda_vdpau_interop.h nppi_data_exchange_and_initialization.h thrust cudaVDPAUTypedefs.h nppi_filtering_functions.h vector_functions.h cudnn_include nppi_geometry_transforms.h vector_functions.hpp cufft.h nppi.h vector_types.h cufftw.h nppi_linear_transforms.h (bevfusion) lyq@ps:/usr/local/cuda-11.8$ 一共有这么多文件怎么处理，怎么执行命令
最新发布
11-12
- 或者使用`nvcc`编译一个简单的程序（如果安装了CUDA Toolkit）： ```bash nvcc -v -I$CUDA_HOME/include -L$CUDA_HOME/lib64 -lcudnn ``` ### 注意事项 - 如果系统中有多个CUDA版本，可以使用`update-...
CUDA & cuda driver & cuda runtime & cudatoolkit一文搞懂
wildland的博客
10-26 2347
在很久之前搭建pytorch环境中，看网上的教程都说需要先下载cuda才能让pytorch使用gpu加速，后来我自己在新机子上没有安装cuda，也能让pytorch使用gpu加速，这让我很困惑。并且，与cuda相关的名词有很多，比如cuda driver api，cuda runtime api，以及cudatoolkit，这些名词之间的关系和区别是什么也一直困扰着我。这次，就一次性搞清楚吧！！！
已安装 CUDA 与Pytorch 但 torch.cuda.is_available() 为 False
11-17 1829
已安装 CUDA 与Pytorch 但 torch.cuda.is_available() 为 False。
CUDA RUNTIME
洪流之源
04-11 5599
cuda runtime是以cuda driver为基准开发的运行时库，driver API更为底层一些，对一般用户不是很友好，例如需要做显式的device初始化，以及context、module的管理。但是使用更为灵活，提供一些runtime API所没有的功能，毕竟runtime API的功能都是包装driver 的功能实现的。而runtime API把driver API包装了一些，将很多原本需要代码编写的步骤（比如说上面的device初始化）自动完成了，因此会更加容易上手。 当调用第一个cuda
安装pycuda报错：找不到cuda.h文件
qq_43314783的博客
07-25 1786
检查系统环境变量 linux系统输入命令 echo $PATH /home/zmx/.conda/envs/zmx/bin:/usr/local/anaconda3/condabin:/usr/local/cuda-10.2/bin:/home/zmx/.vscode-server/bin/17299e413d5590b14ab0340ea477cdd86ff13daf/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/u
cuda_runtime_api.h: No such file or directory
2301_79140115的博客
05-07 261
【代码】cuda_runtime_api.h: No such file or directory。
fatal error: cuda_runtime_api.h: No such file or directory
u012706484的博客
09-29 5943
在使用anaconda是遇到的问题，编译c++ cudaextension时，python setup.py install 出现fatal error: cuda_runtime_api.h: No such file or directory。 首先尝试在~/.bashrc中添加相关路径，还是不行，后面再setup.py里添加 include_dirs = [os.path.realpath('../include'), '/usr/local/cuda/include/'] 即在CUDAEx
g++ error cuda_runtime_api.h: No such file or directory
observador的博客
01-16 4580
我是这样解决的，找到 mmdetection/mmdet/ops/utils/src/compiling_info.cpp文件里定义的头文件 把包含的cuda_runtime_api.h头文件带上绝对路径就行了！
VS C1083 无法打开包括文件: “cuda_runtime_api.h”: No such file or directory
qq_37346140的博客
04-17 1261
【右键你的项目】→【生成依赖项】→【生成自定义】，勾选CUDA那一项。在用vs运行部署yolov5程序时出现的这个错误。
报错解决：cuda_runtime_api.h: No such file or directory
agentssl的博客
05-15 1515
在conda虚拟环境中使用gcc编译依赖CUDA时报错fatal error: cuda_runtime_api.h: No such file or directory：使用conda安装的cuda是的，而精简版的cuda没有办法编译，会缺少头文件。缺少的头文件指的就是这部分提到的。而NVIDIA原版的CUDA Toolkit是完整版的CUDA，可以进行编译，且不缺少头文件。：将系统CUDA库的路径加入系统环境变量，使用系统CUDA的cuda_runtime_api.h（此解决方法同样适合。
评论 3
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值