Linux安装CUDA & 添加环境变量 & 多版本CUDA切换 (软链接)

一、 Linux安装CUDA

步骤1. 去官网找到你想安装的CUDA版本:

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

步骤 2. 根据你的系统选择合适的系统版本

 其中注意上图标红框的 Distribution 和Version 可用指令 cat /proc/version查看,如下:

选择完相应的版本之后就可以选择runfile 然后在终端依次输入下面的两行指令进行安装,我的运行过程如下图

输入sudo安装指令之后会有如下安装界面ÿ

### 如何在 Windows 操作系统中正确设置 CUDA 环境变量 #### 设置环境变量的具体步骤 对于希望确保 CUDA 路径已被加入到系统环境中,可以通过以下操作确认或添加: - **访问高级系统设置**:右键单击“此电脑”或“我的电脑”,选择属性,随后进入高级系统设置[^1]。 - **编辑环境变量**:在弹出窗口中找到并点击“环境变量”。在此界面内可查看现有路径,并通过编辑`Path`变量来增加必要的 CUDA 安装目录。通常情况下,需添加的内容包括但不限于 `%CUDA_HOME%\bin;%CUDA_HOME%\libnvvp;` ,其中 `CUDA_HOME` 应指向实际安装位置。 #### 修改后的环境变量应用方法 值得注意的是,在修改了环境变量之后,某些应用程序可能不会立即识别这些变化。例如,在 Visual Studio 中遇到的情况表明,即使调整了库文件的优先顺序(比如把 Release 版本的 lib 放置在 Debug 前面),如果在此之前已经启动过 IDE,则它将继续使用旧版配置直到被关闭再重新开启为止[^2]。 #### 验证 CUDA 的可用性 为了检验上述配置是否成功以及 CUDA 是否能够正常使用,可通过 Python 和 PyTorch 进行简单的测试。下面是一段用于检测 CUDA 可用性的脚本示例[^3]: ```python import torch if torch.cuda.is_available(): print(f"CUDA 可用,版本: {torch.version.cuda}") print(f"当前使用的 GPU 设备: {torch.cuda.get_device_name(0)}") else: print("CUDA 不可用") ``` 以上过程涵盖了从基础设置到最终验证的一系列指导建议,旨在帮助用户顺利完成 Windows 下 CUDA 开发环境搭建工作。
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