pytorch小坑：需设置CUDA_HOME环境变量，保证全局CUDA环境一致_silent56_th的博客

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详见： https://github.com/pytorch/pytorch/issues/22844
安装和代码中的 CUDA_HOME 调用函数逻辑不一致，在多CUDA环境中出现bug。
保险的做法是在设置 PATH , LD_LIBRARY_PATH 等环境变量时顺带把 CUDA_HOME 也设置了。

windows应该是 CUDA_PATH 环境变量。

详见： https://github.com/pytorch/pytorch/issues/22844安装和代码中的CUDA_HOME调用函数逻辑不一致，在多CUDA环境中出现bug。保险的做法是在设置PATH, LD_LIBRARY_PATH等环境变量时顺带把CUDA_HOME也设置了。windows应该是CUDA_PATH环境变量。...

在 pytorch 官网的指示下找到对应的版本组合进行下载不容易出错。但在cmd里直接pip download下载容易因为网络问题出现http类型错误。我肯可以在官网上下载好whl文件，然后在cmd上加载相关文件 whl文件，就能较快的完成版本安装。 Pytorch 官网链接：https:// pytorch .org/get-started/previous-versions/ Pytorch whl安装包下载链接： https://download. pytorch .org/whl/cu101/torch_stab

mmdetection mmcv-full 安装过程中 cuda 错误解决问题描述解决办法问题描述：你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。我们对Ma Terminal中，输入语句： nvcc --version 显示nvcc not found 根据提示直接： install 完成后，再次 pip install mmcv-full 问题解决！！！运行时只会采用虚拟环境里面的 cuda 运行时版本，所以不用显示切换 cuda 版本，只要支持即可。查看 cuda 版本 ls -l /usr/local | grep cuda 这里是安装的 cuda 存放的地方和软链接的位置./usr/local/ cuda 是一个软链接，链接到了/usr/local/ cuda -9.0（或者其他版本的目录） nvidia-smi 它的输出是驱动的版本，并不能就是说torch实际运行时的 cuda 版本。 GPU的 cuda 版本分类 sudo ubuntu-dri

报错 OSError: CUDA _ HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root.

OSError: CUDA _ HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root. export CUDA _ HOME =/usr/local/ cuda -X.X (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

安装detectron2 报错参考：https://blog.csdn.net/zt1091574181/article/details/113611468 此时即可按照 CUDA xxx(11.1)的版本对应安装，同时需要注意我在配置 bashrc里原本存在错误：第三行是有问题的，写的方式不正确，导致找不到 CUDA _ HOME 的位置，需要修改为第四行的样式，可以正常进入setup环节整了一晚上，重装了conda 环境，居然是这个环境错误一些教程里面 CUDA _ HOME 就是写成了export CUDA _ HOME

因为要搞机器学习相关领域，所以装了Ubuntu系统，还要加装Nvidia和 cuda 两个软件（其实他们都是同一家的）。反复重装了一个多星期，细数之前踩过的坑，总结一下提醒自己也为后来之人提供前车之鉴。 NVIDIA和 CUDA 安装教程NVIDIA安装常规安装教程安装出现问题及解决方案一、禁用nouveau驱动二、关闭图形界面三、禁用Secure boot四、NVIDIA-SMI has failed because ……五、An NVIDIA kernel module 'nvidia-drm' appears

CUDA _ HOME environment variable is not set. cuda : 依赖: cuda -12-1 (＞= 12.1.0) 但是它将不会被安装问题解决

在执行下面的虚拟环境创建之前，需要先安装Anaconda（最新版本即可）。若创建过程中包的下载速度较慢，可以考虑换源（方法网上搜索）。所用到的所有文件：链接：https://pan.baidu.com/s/1imLTpQYaIjIrjuNKpOX2nQ 提取码：e3gk py37tfgpu Python3.7.13+TensorFlow-gpu2.3.0+cuDNN7.6.5+ CUDA 10.1 安装 CUDA 10.1 打开 cuda _10.1.168_425.25_win10.exe OSError: CUDA _ HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root. 上网搜索之后，按照教程“报错 OSError: CUDA _ HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA export CUDA _ HOME =/ home /yip/anaconda3/envs/tf1.15 export PATH=/ home /yip/anaconda3/envs/tf1.15/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/ home /yip/anaconda3/envs/tf1.15/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ESC 退出编辑输入":wq!"保存退出输入"source ~/.bashrc" .