cuda找不到路径报错

最新推荐文章于 2025-04-08 15:13:06 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： linux windows ubuntu
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43760440/article/details/129291938
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博客主要讲述编译C++文件时出现 'No such file or directory: ':/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin/nvcc' 的错误，针对该问题，给出在终端输入 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda' 的解决办法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

编译C++文件时出现：error: [Errno 2] No such file or directory: ':/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin/nvcc

在终端输入： export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

onnxruntime-gpu用pyinstaller打包报错找不到CUDA解决方案
认真努力，做一只会飞的毛毛虫。
01-13 9254
问题由来：在将深度学习模型转为onnx格式后，由于不需要依赖之前框架环境，仅仅需要由onnxruntime-gpu或onnxruntime即可运行，因此用pyinstaller打包将更加方便。但在实际打包过程中发现，CPU版本的onnxruntime通过pyinstaller打包后生成的exe第三方可以顺利调用，而GPU版本的onnxruntime-gpu则会出现找不到CUDA报错的情况，但实际上电脑已经安装了对应版本的CUDA(如10.1、10.2)。 问题分析：起初博主以为是anaconda环境管理.
CMake find_package(CUDAToolkit) 报错，找不到 CUDA_CUDART
qdd000的专栏
03-07 1730
安装 llama-cpp-python 时，使用 GPU 版本，安装过程中报错，找不到检查 cuda 目，libcudart 在 /usr/local/cuda/lib64。尝试nvcc命令，出现这个错误就是cuda 的路径找不到。
nvcc not found
chbxw
08-14 965
报错：nvcc fatal : Value ‘compute_30’ is not defined for option ‘gpu-architecture’检查cuda 安装成功。cuda 目录下没有。
解决error: [Errno 2] No such file or directory: ‘/usr/local/cuda-11.1:/usr/local/cuda-11.3/bin/nvcc ’
qtblM的博客
12-06 4174
nvcc文件存在，且使用的cuda版本是11.1而不是报错路径中的11.3。可以看到CUDA_HOME和前面报错路径一致。）里通过修改环境变量CUDA_HOME解决。
解决FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘:/usr/local/cuda-11.8/bin/nvcc‘
最新发布
chenjialehhh的博客
04-08 145
【代码】解决FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘:/usr/local/cuda-11.8/bin/nvcc‘
【已解决】FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘:/usr/local/cuda/bin/nvcc‘
one_rookie的博客
10-15 1543
在linux系统下安装deepspeed的时候报错，如下图所示。在最下面找到CUDA_HOME，原本是这样子的。
Python——报错解决：error: command ‘:/usr/local/cuda-11.2/bin/nvcc‘ failed: No such file or directory
Irving.Gao的博客
04-29 4243
环境详情： CUDA11.2安装正确 Pytorch1.8.0-cu11.1版本安装正确 报错信息 在安装torch-cluster和torch-scatter时，直接如下命令安装报错： pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.8.0+cu112.html 解决方法 首先确定你是存在/usr.
Windows10 -64 安装tensorflow遇到的：cuda安装后找不到安装文件目录
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sinat_23619409的博客
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Windows10 -64 安装tensorflow遇到的：cuda安装后找不到安装文件目录 目录  一、错误：cuda安装后找不到安装文件目录 二、查看cuda驱动程序的版本 三、补充内容 四、执行测试程序出错 五、常用命令总结  一、错误：cuda安装后找不到安装文件目录 原因是：将临时解压目录和安装目录设置成一样的了，导致安装结束，临时解压目录被删除，所以安装目录也被删除了；...
[linux] error: No such file or directory: ‘:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin/nvcc (cuda找不到路径报错)
心宝的博客
09-10 1544
【代码】[linux] error: No such file or directory: ':/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin/nvcc (cuda找不到路径报错)
【cuda环境】python pytorch 报错CudaSetupArgument解决方法（csdn）————程.pdf
12-04
1. **切换CUDA版本**：通过创建软链接将CUDA 10.2版本的路径指向`/usr/local/cuda`。这可以通过`ln -s /usr/local/cuda10.2 /usr/local/cuda`命令实现，使得系统认为当前的CUDA版本是10.2。 2. **更新环境变量**：...
Visual Studio+CUDA报错MSB372 MSB371 C1083
hean_0614的博客
07-02 1128
（如果提示没有权限，就打开crt文件夹的属性面板---安全---编辑，把每个组或用户名的权限，全部勾选成允许。）成功修改后，回到VS中右键项目，点击重新生成，然后再次编译.cu文件，就好啦。这个问题卡了两天，CUDA卸了装，装了卸好几遍，也试了网上的各种办法都没用，就刚刚看到这么个与众不同的解决方案，一试就好使了，赶紧记录下来！1.文件存放地址有中文名，仔细阅读一下报错说明，看看后面提到的地址是否包含中文。4.以上都不行，我尝试了第四种方法，终于成功了。几种常见的报错原因（最后一种终于成功了！
cuda卸载和重新安装报错visual studio edition
03-16
当遇到 CUDA 运行时报错提示不支持当前使用的 Microsoft Visual Studio 版本时，可以通过以下几个方面来解决问题： #### 1. **确认 CUDA 支持的 Visual Studio 版本范围** 官方文档指出仅支持特定版本范围内的 ...
Windows下编译 yolo-fastest 或 darknet 提示CUDA not found 的解决方案
anqanq000的专栏
03-16 3133
Windows下编译 yolo-fastest 或 darknet 提示CUDA not found 的解决方案
GPU编程_The CUDA Toolkit v8.0 directory '' does not exist.
进击的小白
09-14 7734
最近在搞GPU编程时,使用vs2015编译cuda程序 但是却出现如下的错误 1>C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations\CUDA 8.0.targets(514,9): error : The CUDA Toolkit v8.0 directory '' does not ex
cuda运行出现FileNotFoundError: [Errno 2]No such file or directory:‘ /usr/local/cuda/bin/nvcc‘问题
weixin_45320238的博客
12-05 1014
当运行用到cuda的github仓库时出现该问题。
安装deepspeed找不到cuda home
weixin_41046245的博客
11-13 2099
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。
error: [Errno 2] No such file or directory: ‘:/usr/local/cuda-12.1/bin/nvcc‘: ‘:/usr/local/cuda-12.1
qq_43318374的博客
01-09 383
最近在服务器使用cuda爆粗，昨天使用还可以，今日就出问题，在此记录解决方案。
解决报错：error: [Errno 2] No such file or directory: ‘:/usr/local/cuda-11.7/bin/nvcc‘
weixin_44153180的博客
06-06 5031
在～根目录(cd )打开终端运行。在文件末尾添加相应的路径。
CUDA安装完成后测试部分报错bash: ./nbody: No such file or directory
lindadasummer的博客
10-03 3506
根据nvidia官方给出的安装教程《CUDA Quick Start Guide》，其中测试部分的进行步骤为： 7. Install a writable copy of the samples then build and run the nbody sample: cuda-install-samples-9.0.sh ~ cd ~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/5_
找不到cudatoolkit
03-08
### 如何解决找不到 CUDA Toolkit 的问题 当遇到无法找到 CUDA Toolkit 中组件的情况时，通常是因为环境变量配置不正确或安装路径未被识别。以下是几种常见的解决方案： 对于 `find_package(CUDAToolkit)` 报错，提示找不到 `cudart` 库的问题，可以尝试设置 CMake 变量来指定库的位置[^3]。 #### 方法一：手动设置环境变量 确保已将 CUDA 安装目录下的 bin 和 lib 文件夹添加到系统的 PATH 环境变量中。这使得编译器能够定位所需的头文件和库文件。如果是在 Linux 或 macOS 上操作，则还需要更新 LD_LIBRARY_PATH 来包含 CUDA 的共享对象(.so)位置；而在 Windows 下则应调整 System32\drivers\etc\path 文件中的路径列表。 #### 方法二：通过命令行参数传递给 cmake 可以在调用 cmake 配置项目之前，利用 `-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-X.Y` 参数指明 CUDA 工具包的具体版本号及其根目录所在之处[X.Y代表具体版本]。 #### 方法三：修改 CMakeLists.txt 文件 另一种方法是在项目的 CMakeLists.txt 文件里加入如下代码片段以帮助定位 CUDA 组件： ```cmake set(CUDA_BIN_PATH "/usr/local/cuda/bin") set(CUDA_LIB_PATH "/usr/local/cuda/lib64") set(CUDA_INCLUDE_PATH "/usr/local/cuda/include") list(APPEND CMAKE_PREFIX_PATH ${CUDA_BIN_PATH} ${CUDA_LIB_PATH}) include_directories(${CUDA_INCLUDE_PATH}) find_package(CUDAToolkit REQUIRED) ``` 以上三种方式都可以有效处理因缺少必要依赖而导致的构建失败情况。值得注意的是，在执行上述任一步骤前，请先确认本地确实已经成功安装了对应版本的 NVIDIA GPU 计算平台软件套件——即 CUDA Toolkit，并且其默认安装路径通常是 `/usr/local/cuda` 或者其他自定义位置。
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