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最新推荐文章于 2025-12-25 14:57:52 发布

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#python #深度学习

RuntimeError: GET was unable to find an engine to execute this computation 问题解决—cudnn 记录下

问题描述：
我才用conda 移植之前另一个服务器上的环境；cuda11.2 + cudnn8.*（具体遗忘）

很多可以参考：
https://blog.youkuaiyun.com/Kefenggewu_/article/details/117675079 （博主写的很详细）

1.cudnn可能版本不能满足
查看cudnn版本
在/usr/local/cuda (有人几个cuda对应版本)下查看自己 lib64和Include下是否有cudnn—没有和有，反正我都要重新安装0-0

2.查看cuda11.2对应最新的cudnn
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 下载地址cudnn

3.安装—https://blog.youkuaiyun.com/tangjiahao10/article/details/125227005（写的灰常详细）
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.tar.xz
cd cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive
sudo cp lib/* /usr/local/cuda-11.2/lib64/
sudo cp include/* /usr/local/cuda-11.2/include/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.2/lib64/*
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.2/include/*

4.然后我发现，nvcc -V 还是不显示
#增加cuda环境路径-方式1
cd /usr/local
vim ~/.bashrc
# cuda
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64
export PATH= $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 45: \dotsrce ~/.bashrc #̲增加cuda环境路径方式-2 \dots$ PATH"
export LD_LIBRARY_PATH=“/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH”
查看是否安装成功
nvcc -V

#切换cuda版本 ---建立软连接(我要用11.2，所以链接到cuda)
sudo cd /usr/local/
sudo rm -rf cuda  # 删除原有的软链接
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.2 /usr/local/cuda  # 将cuda-11.2链接到cuda下