AssertionError: CUDA_HOME does not exist, unable to compile CUDA op(s)

最新推荐文章于 2025-09-11 01:25:21 发布
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#linux #GPU #驱动

本文讲述了在安装deepspeed时遇到的问题，涉及CUDA环境检查、多GPU兼容性及显存占用问题，提供了解决方案，包括检查CUDA、安装步骤、检测和重新安装，针对A100单机多卡大模型训练的常见问题给出实用记录。
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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

训练LaneATT遇到CUDA_HOME环境变量问题
人工智能
02-24 4046
我系统装了很久了,不记得之前CUDA是咋装了,然后训练神经网络一直也没啥问题,今天想学习LaneATT,车道线识别的项目,需要先安装nms,遇到如下问题: (base) luke@luke-NH5x-7xRCx-RDx:~/Download/study/LaneATT/lib/nms$ python setup.py Traceback (most recent call last): File "setup.py", line 7, in <module> ext_modul
重新安装nvidia驱动、Cuda以及Cudann，解决报错：Unable to determine the device handle for GPU 0000:09:00.0
y4ung
05-11 1万+
实验室服务器的CUDA_HOME莫名其妙的没了，执行命令nvidia-smi的时候报错：Unable to determine the device handle for GPU 0000:09:00.0: Unknown Error 在尝试了万能的重启之后，终于。。。还是没解决 哎，毕业的道路上重重险阻o(╥﹏╥)o 不过最后在abinge和师兄的帮助下解决了。abinge yyds 1. nvidia驱动 到网站 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx
终极解决方案：DeepSpeed安装中"op_builder"模块缺失问题的完美修复
最新发布
gitblog_00688的博客
09-11 366
你是否在安装DeepSpeed时遇到过"op_builder模块缺失"的错误提示？作为深度学习优化库的核心组件，op_builder模块的缺失会导致整个安装过程失败。本文将从根本原因入手，提供三种经过验证的解决方案，帮助你在5分钟内解决这个棘手问题。读完本文后，你将能够：识别op_builder缺失的三种典型场景、掌握源码编译的关键步骤、理解环境变量配置的底层逻辑。 ## 问题根源剖析 op_...
cuda编程1 cuda安装以及实例分析
fffupeng的博客
01-19 3116
2017年1月18日19:37:47 参考http://www.cnblogs.com/xing901022/p/3248469.html 1、下载cuda toolkit https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 2、配置cuda的环境变量，不需要配置，自动添加 3、cuda的安装成功与否的监测 cd C:\Pro
安装deepspeed报错：raise MissingCUDAException(“CUDA_HOME does not exist, unable to compile CUDA op(s)“)
m0_52965867的博客
07-24 1734
【代码】安装deepspeed报错：raise MissingCUDAException(“CUDA_HOME does not exist, unable to compile CUDA op(s)“)
我的wsl2系统上持续了以下错误 error: subprocess-exited-with-error × python setup.py egg_info did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [8 lines of output] Traceback (most recent call last): File "<string>", line 2, in <module> File "<pip-setuptools-caller>", line 34, in <module> File "/tmp/pip-install-68cxtsso/deepspeed_14fecc8782db4c3ca5aab375e9b8e442/setup.py", line 82, in <module> cuda_major_ver, cuda_minor_ver = installed_cuda_version() File "/tmp/pip-install-68cxtsso/deepspeed_14fecc8782db4c3ca5aab375e9b8e442/op_builder/builder.py", line 41, in installed_cuda_version assert cuda_home is not None, "CUDA_HOME does not exist, unable to compile CUDA op(s)" AssertionError: CUDA_HOME does not exist, unable to compile CUDA op(s) [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: metadata-generation-failed × Encountered error while generating package metadata. ╰─> See above for output. note: This is an issue with the package mentioned above, not pip.
03-26
好的，用户遇到了在WSL2系统中安装Deepspeed时出现的CUDA_HOME未定义的问题，还提到了metadata生成失败和子进程错误。我需要帮他解决这个问题。 首先，回忆一下CUDA在WSL2中的安装情况。通常，CUDA需要正确配置环境...
AssertionError: ERROR: --resume checkpoint does not exist
liutuoqi123的博客
04-15 809
断点续训时将weights的default设置为了last.pt的路径并将resume的default设置为了True运行代码出现以下报错。
一步真实解决：AssertionError：‘ERROR ：--resume checkpoint does not exist‘
Thebest_jack的博客
07-12 9868
一步真实解决yolov5终端训练resume操作的问题：AssertionError：'ERROR ：--resume checkpoint does not exist'
AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requested
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qq_49641239的博客
06-24 6万+
1、查看报错 Traceback (most recent call last): File "train.py", line 651, in <module> device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size) File "/home/camila/test/xxx/utils/torch_utils.py", line 71, in select_device assert torch.cuda.
解决AssertionError Torch not compiled with CUDA enabled.docx
08-05
在使用PyTorch进行深度学习计算时，可能会遇到一个常见的错误：“AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled”。这个错误提示意味着你的PyTorch库没有被编译为支持CUDA，也就是不能利用GPU进行加速运算...
安装 deepspeed 报错 | 【CUDA_HOME does not exist, unable to compile CUDA op(s)】
u010442263的博客
11-08 1486
安装 deepspeed 报错 | 【CUDA_HOME does not exist, unable to compile CUDA op(s)】
CUDA HOME does not exist, unable to compile CUDA op(s)，已解决
读书郎
11-19 962
解决，应该是conda-forge会有一系列相关的包。应该是本地没有nvcc相关执行文件。
安装deepspeed时出现了以下的错误，如何解决CUDA_HOME does not exist
m0_72806612的博客
04-29 809
安装deepspeed时，主服务器装机时没有装cuda的编译器等一系列工具，导致pip时无法编译deepspeed包以及一系列依赖。很简单，nvidia-smi查看cuda版本号，使用conda install安装一个cuda-toolkit即可解决。之后，可以正常pip deepspeed。
CUDA_HOME environment variable is not set：环境变量CUDA_HOME存在却找不到？解决方法记录
2301_81635296的博客
07-31 6250
若虚拟环境内无法检测到，继续尝试在环境内配置，如conda env config vars set CUDA_HOME=xxxx(变量值)检查cuda版本与所下载pytorch等包的版本！本人重新下载后报错消失。向环境变量添加CUDA_HOME变量，变量值等于CUDA_PATH。，若路径中存在空格则将变量值用双引号括起来，直至。虚拟环境内的检查结果显示正确路径。
安装deepspeed找不到cuda home
weixin_41046245的博客
11-13 3157
安装deepspeed报错这个错误表明系统中没有正确设置CUDA_HOME环境变量，导致 DeepSpeed 无法找到 CUDA 相关的库和工具来进行编译。bash复制代码CUDA_HOME如果已经安装了 CUDA，可能是没有正确设置CUDA_HOME环境变量。你可以通过以下步骤设置：在.bashrc或.zshrc（取决于你使用的 shell）中添加以下行：bash复制代码这里假设 CUDA 安装在，如果你安装在其他路径，修改为对应的路径。
No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME=‘/usr/local/cuda:/usr/local/cuda‘
天天放羊的博客
12-15 9811
问题描述: 配置vedadet 环境时报错 OSError: CUDA is required to compile vedadet No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME=’/usr/local/cuda:/usr/local/cuda’ Compiling nms_ext without CUDA 解决： export FORCE_CUDA="1"
已安装CUDA，报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
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08-29 1297
已安装CUDA，报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
【软件安装】安装deepspeed 时 cuda 报错
Damu
09-06 7236
这种情况一般是由于cuda 重新安装或没有在默认路径。找到自己的cuda 安装路径后，使。下，因此没有找到系统环境变量。
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