1、ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘cuda’python-mpipinstall--upgradepippipinstallcuda-python2、ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorrt’2.1依赖库先安装两个TensorRT的依赖库python-mpipinstall--upgradepippipinstallnvidia-pyindexpipinstallonnx-graphsurgeon2.2下载TensorRT及CUDA版本环境对应点我进入TensorRT官方下载地址,win下载后得到zip文件Ten
卸载CUDAa.打开终端并输入以下命令以卸载CUDA：sudoapt-get--purgeremove"cuda*"b.通过以下命令删除CUDA安装期间创建的任何符号链接：sudorm/usr/local/cudac.删除CUDA安装期间创建的任何其他文件或目录：sudorm-rf/usr/local/cuda-version>卸载cudnn：a.打开终端并输入以下命令以卸载cudnn：sudoapt-get--purgeremovelibcudnn*b.通过以下命令删除cudnn安装期间创建的任何符号链接：sudorm/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn*c.
一般情况我们会安装使用多个cuda版本。而且pytorch在安装时也会自动安装一个对应的版本。正确查看方式： 想要查看Pytorch实际使用的运行时的cuda目录，可以直接输出之前介绍的cpp_extension.py中的CUDA_HOME变量。importtorchimporttorch.utilsimporttorch.utils.cpp_extensiontorch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME上面输出的/usr/local/cuda即为软链接的cuda版本。 不正确查看方式：事实上，使用torch,version.cuda命令查看输出的cuda的版本并不
一：maven配置报错TheJAVA_HOMEenvironmentvariableisnotdefinedcorrectly,thisenvironmentvariableis1.问题原因出现这个错误信息是因为Adminstrator的用户变量JAVA_HOME路径是之前写项目配置的是java版本的与系统变量JAVA_HOME的路径格格不入，所以就出现了这个错误，你们配置的时候也要注意Adminstrator的用户变量要和系统变量JAVA_HOME一定要相同，如下图注意事项对于JAVA_HOME的值构写，路径要写到\bin目录的上一个目录，如C:\java8\bin，那么JAVA_HOME的
elasticsearch在window下启动报错warning:ignoringJAVA_HOME=C:\document\jdk1.8.0_152;usingbundledJDK**原因：**JDK版本不对。elasticsearch支持JDK1.8的，仅仅是7.17.3及其之前的版本。如果下载的最新版本，最低JDK17及其以上。**方法：**下载7.17.3的就可以了，亲测有效。[elasticsearch7.17.3](
概述公司近期想尝试本地用下ChatGLM模型，只有服务器安装了两张显卡，故而只能在服务器做尝试。CUDA驱动啥的，之前的同事已经安装完毕，并且成功识别出显卡，顾略去。按照GITREADME步骤开搞，一切顺利，最后在运行脚本的时候收到如下提示RuntimeError:NotcompiledwithCUDAsupport因为服务器是ARM的(CPU是PhytiumST2500)。字面意思，官方编译aarch64版本的PyTorch并没有开启CUDA支持。初步怀疑自己安装的不对，一通百度、google、bing，发现其他安装方法都得依赖conda这个工具，然后安装Miniconda3，Anacond
提示显存不足RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.50GiB(GPU0;8.00GiBtotalcapacity;5.62GiBalreadyallocated;109.75MiBfree;5.74GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation.SeedocumentationforMemoryManagementandPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF1、
提示显存不足RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.50GiB(GPU0;8.00GiBtotalcapacity;5.62GiBalreadyallocated;109.75MiBfree;5.74GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation.SeedocumentationforMemoryManagementandPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF1、
1支持CUDA的GPU 支持CUDA的NVIDIAQuadro和NVIDIARTXCUDAGPU|NVIDIADeveloper您的GPU计算能力您是否正在寻找GPU的计算能力然后查看以下表格。您可以在这里了解更多计算能力。NVIDIAGPU为全球数百万台台式机笔记本电脑工作站和超级计算机提供动力加速了消费者专业人士科学家和研究人员的计算密集型任务开始使用CUDA和GPU计算并免费加入我们的NVIDIA开发者计划。https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute 2怎么知道nvidia显卡该用什么CUDA版本呢？在官网查询nvidia显
先进入安装目录下的bin文件夹中cd/usr/local/cuda-12.0/bin执行cuda自带的卸载程序然后勾选我们要卸载的12.0版本，选择done卸载成功
