cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0

最新推荐文章于 2022-01-21 16:31:05 发布
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分类专栏： QT./Linux CUDA ANN/DNN/纤维丛
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anaconda安装包cudatoolkit-11.8.0-hd77b12b-0.conda
11-13
文件后缀：.conda 适合系统：windows x64 使用注意：必须安装anaconda3环境且anaconda3为x64版本 安装方式：输入下面命令即可自动安装cuda对应虚拟环境 ...conda install cudatoolkit-11.8.0-hd77b12b_0.conda
cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0或cuda-9.0解决方案
xiangxianghehe的博客
12-29 8589
在Ubuntu16/18安装用run文件安装cuda8/9时候，可能遇到报错： cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 或 cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-9.0 网上给的解决办法几乎是清一色的： sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 但其实这个指令会默认安装cu...
针对Ubuntu19.10 安装cuda出现的cannot find Toolkit in 解决方案
T in 的博客
07-21 1480
因为使用的Intel® Wi-Fi 6 AX201 160MHz无线网卡，如果系统是Ubuntu16/18的都需要先升级内核，所以直接使用的内核版本较高的Ubuntu19.10。 Ubuntu19.10自动安装NVIDIA 和Intel驱动 在安装cuda 时候出现了cannot find Toolkit in 的报错信息，借鉴了https://blog.youkuaiyun.com/ZeroDegree1216/article/details/103534044的一段安装命令。 以下是安装方法： 1： 按照.
debian安装驱动，cuda
xieyipeng1998的博客
03-22 1501
驱动版本：>=440.33 cuda版本：10.0.130 cudnn版本：7.4 tf：2.0.0 tf-gpu：1.14.0 安装驱动 禁用原本驱动 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf # 添加： blacklist nouveau options nouveau modeset=0 重启 验证 lsmod | grep nouv...
Ubuntu18.04安装cuda8.0，多版本CUDA切换（含报错解决和下载链接）
weixin_51524504的博客
08-24 834
Ubuntu18.04安装cuda8.0，多版本CUDA切换（含报错解决和下载链接） 文章目录Ubuntu18.04安装cuda8.0，多版本CUDA切换（含报错解决和下载链接）1. CUDA8.0和cudnn6.0网盘下载连接2. 安装CUDA8.02.1 安装报错2.2 解决方案2.3 继续安装CUDA8.03. 设置多CUDA版本下CUDA8.0的引导路径4. 安装cudnn6.0 1. CUDA8.0和cudnn6.0网盘下载连接 链接：https://pan.baidu.com/s/1YcV
anaconda安装包cudatoolkit-11.3.1+cudnn8.2.1
11-13
压缩包文件数:3个conda文件2个，一个txt说明文件 文件后缀：.conda 适合系统：windows x64 使用注意：必须安装...conda install cudatoolkit-11.3.1-h59b6b97_2.conda conda install cudnn-8.2.1-cuda11.3_0.conda
cudatoolkit-11.2.0-h608a323-8.tar.bz2
09-29
首先，文件标题"cudatoolkit-11.2.0-h608a323-8.tar.bz2"提示我们这是一个包含了CUDA Toolkit 11.2.0版本的软件包。CUDA Toolkit是由NVIDIA推出的用于构建高性能计算和图形应用程序的开发工具包。它广泛应用于深度...
cudnn-8.0-windows10-x64-v5.0-ga.zip
07-31
标题中的"cudnn-8.0"指的是CuDNN的版本号，表明这是CuDNN的第8.0版，它与NVIDIA的CUDA Toolkit紧密配合，为开发者提供强大的硬件加速功能。 **CUDA和GPU加速** CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它...
rknn-toolkit-v1.7.3-packages
05-04
"rknn-toolkit-v1.7.3-packages" 是Rockchip公司推出的RKNN（Rockchip Neural Network）工具包的一个版本，主要用于AI模型的部署和优化。RKNN是针对嵌入式设备，特别是Rockchip处理器设计的深度学习推理框架，旨在...
如何在Ubuntu 20.04的Anaconda不同环境中安装不同的CUDA版本（2020年8月）
qysh123的专栏
08-22 5923
我觉得这个需求肯定很多朋友都有。 首先应该考虑一点：如果装了不同版本的CUDA，是不是也得装不同版本的cuDNN？我目前的结论是：为了不影响系统中本来的cuDNN，是可以不装的。按照这篇博客的介绍：https://www.cnblogs.com/laosan007/p/12612511.html “如果没有编译cuDNN的话，执行一些基于Caffe这一深度学习框架的程序速度上要慢3-5倍” 这个measurement我没有自己做过，如果目的仅仅是为了试着跑一下别人的代码，完全可以不理会cuDNN。另外
手把手教你在Linux上安装CUDA9.0（以及如何避开所有的坑）
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Machine Learning with Tutors
09-24 5万+
本篇文章是基于安装CUDA 9.0以及Ubuntu的经验写，CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本，如下图所示（最下面的安装方式我们选择第一个，即runfile方式）：大家可以先将CUDA文件下载下来，但是最好不要急于安装，一定要先将NVIDIA给出官方指导手册仔细看一下，然后再找几篇好的博客看一下，大致了解一下CUDA的安装过程，对安装过程中可能出现的问题要大致有一个了解，不到万不得已不要重装系统。
Ubuntu18.04+RTX 2080Ti+CUDA 10.0 +cuDNN+PyTorch搭建深度学习环境
06-30 750
注意tensorflow-gpu-2.0有几处代码改动，在跑faster-rcnn的时候有点问题，所以后面需要把tensorflow-gpu版本改成1.1+的。 我这里的环境是： Ubuntu16.04+2080ti+Display Driver430.50+cuda10.0+cudnn7+Anaconda(python3.6)+tensorflow-gpu-1.13.1 1. 显卡驱动: 版本430.50，有不同的安装格式，这里我下的是runfile。 安装显卡驱动步骤： （1）lsmod
Ubuntu18.04安装cuda8.0 遇到的问题及解决方案
西一的博客
05-27 1578
一、gcc、g++版本过高 我的GCC、G++是6.5 sudo apt-get install gcc-4.8 g++-4.8 版本切换 sudoupdate-alternatives--configgcc 我切换版本之后，显示切换到4.8，但是gcc -v还是显示6.5 利用ln -s 自己连接到4.8 解决问题。 二、cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 去官网下载cuda8.0，运行run文件安装，提示 canno...
ubuntu 18.04安装cuda9.0报错cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-９.0解决方法
weixin_46143262的博客
09-14 520
ubuntu 18.04安装cuda9.0报错cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-９.0解决方法 １、这是因为18.04自带的ＧCC版本为过高造成的首先，CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本，这里降到4.8 sudo apt-get install gcc-4.8 sudo apt-get install g++-4.8 2、装完后进入到/usr/bin目录下 ls -l gcc* 显示 lrwxrwxrwx 1 root root 7th May
Ubuntu 20.04 安装 cuda10报错 Error: unsupported compiler: 9.4.0. Use --override to override this check.
luoganttcc的博客
01-21 1万+
Error: unsupported compiler: 9.4.0. Use --override to override this check. Missing recommended library: libGLU.so Missing recommended library: libX11.so Missing recommended library: libXi.so Missing recommended library: libXmu.so Missing recommended libra在
diskgeniusv4.4.0_cuda8.0与cuda10.0并存解决方案
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11-25 109
需要解决问题：两个不同的tensorflow项目，一个项目的tensorflow版本是1.13.1，而另一个是1.1.0.由于低版本的tensorflow不能与高版本的CUDA兼容（未解决前使用的是CUDA10.0），所以需要下载CUDA8.0以便运行tensorflow1.1.0版本的项目。解决方案：CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017​developer.nvidia.com...
对于Could NOT find CUDA (missing: CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR CUDA_INCLUDE_DIRS CUDA_CUDART_LIBRARY) 问题的解决
seaun163的专栏
07-28 1万+
怀疑可能是系统找打多个版本的CUDA信息，因此在FindCUDA.cmake文件中指定了一下解决问题 ​可以在CMakeLists.txt中设置 find_package(CUDA REQUIRED) include_directories(${CUDA_INCLUDE_DIRS}) link_directories(${CUDA_LIBRARIES}) 如果需要对多个版本的cuda进行查找时，此时可以对FindCUDA.cmake文件进行修改，而FindCUDA.cmake保存在路径 /usr
(base) leo@linux:~$ sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run [sudo] leo 的密码： =========== = Summary = =========== Driver: Not Selected Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-11.8/ Please make sure that - PATH includes /usr/local/cuda-11.8/bin - LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-11.8/lib64, or, add /usr/local/cuda-11.8/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root To uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstaller in /usr/local/cuda-11.8/bin ***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 520.00 is required for CUDA 11.8 functionality to work. To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file: sudo <CudaInstaller>.run --silent --driver Logfile is /var/log/cuda-installer.log
最新发布
03-25
<think>嗯，用户的问题是关于安装CUDA 11.8时没有包含驱动，导致安装后缺少驱动程序的问题，需要解决方案，特别是在Linux环境下配置环境变量。首先，我需要回忆一下CUDA安装的常见步骤，以及可能遇到的问题。根据用户提供的引用内容，他们使用了.run文件来安装，并且可能跳过了驱动安装的步骤，因为在命令中有--toolkit参数，这通常只安装工具包而不安装驱动。 首先，用户可能是在安装CUDA的时候没有选择安装驱动，或者系统已经有驱动但需要更新。需要检查用户是否已经安装了NVIDIA的驱动程序。如果没有，需要指导他们如何单独安装驱动。常见的解决方案包括通过系统包管理器安装，比如apt，或者从NVIDIA官网下载对应的驱动。 另外，用户提到环境变量配置的问题。需要确认他们是否正确设置了PATH和LD_LIBRARY_PATH，这通常在安装后需要手动添加，或者通过修改bashrc或profile文件来持久化。可能需要提醒用户检查这些变量是否正确配置，以及是否生效。 接下来，用户使用的命令是sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run --toolkit --silent --override，这里的关键是--toolkit选项，这会导致安装时不安装驱动。所以需要建议用户重新运行安装程序，但这次选择安装驱动，或者使用不同的参数，比如去掉--toolkit，或者在安装过程中手动选择驱动安装。 另外，可能需要检查系统是否已经有旧版本的驱动，导致冲突。建议用户卸载旧驱动，再安装新驱动。或者使用专有的驱动仓库，比如Ubuntu的graphics-drivers PPA，来安装合适版本的驱动。 还需要考虑用户的具体Linux发行版，比如是Ubuntu还是其他，不同的发行版可能有不同的包管理器和驱动安装方式。例如，在Ubuntu上，可以使用apt install nvidia-driver-520来安装指定版本的驱动，而版本号需要与CUDA 11.8兼容的驱动版本，比如520.61.05。 此外，环境变量部分是否正确，用户提供的导出命令是否正确，是否在正确的shell配置文件中添加了这些变量，比如~/.bashrc或~/.profile，是否需要source或者重新登录来生效。 总结来说，解决方案可能包括：1. 单独安装NVIDIA驱动；2. 重新运行CUDA安装程序并包含驱动安装；3. 验证和配置环境变量；4. 检查驱动兼容性和版本是否正确。 需要将这些步骤详细分解，确保用户能够一步步操作。同时，可能生成相关问题，比如如何验证驱动是否正确安装，如何卸载旧驱动，如何选择正确的驱动版本，或者如何处理安装过程中的依赖问题等。</think>### CUDA 11.8 安装后缺少驱动程序的解决方案 #### 1. **单独安装NVIDIA驱动** CUDA安装包默认可能未包含驱动（因`--toolkit`参数仅安装工具包）。需手动安装与CUDA 11.8兼容的驱动版本（推荐520.61.05）： ```bash # Ubuntu/Debian sudo apt update sudo apt install nvidia-driver-520 ``` 安装完成后重启系统，通过`nvidia-smi`验证驱动是否生效[^1]。 #### 2. **重新运行CUDA安装程序并包含驱动** 若需通过.run文件直接安装驱动，移除`--toolkit`参数并添加`--driver`： ```bash sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run --silent --override --driver --toolkit ``` 在交互界面中确保勾选`Driver`选项。 #### 3. **环境变量配置** 在`~/.bashrc`或`~/.zshrc`中添加以下内容（需根据实际路径调整）： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 执行`source ~/.bashrc`或重新登录使配置生效。 #### 4. **验证安装** - **驱动验证**：运行`nvidia-smi`，输出应包含驱动版本`520.61.05`。 - **CUDA验证**：执行`nvcc --version`，确认版本为`11.8`。 #### 5. **冲突处理** 若系统存在旧版驱动，需彻底卸载： ```bash sudo apt purge nvidia-* sudo reboot ``` ---
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