安装 cudatoolkit 时缺少 Nvcc？

Posted 2023-03-23

【中文标题】安装 cudatoolkit 时缺少 Nvcc？

【英文标题】：Nvcc missing when installing cudatoolkit?

【发布时间】：2019-10-21 13:12:50

【问题描述】：

我已经用 pytorch 安装了 cuda

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

但是，nvcc 似乎没有随它一起安装。例如，如果我想使用nvcc -V，我会收到未找到nvcc 的错误，我应该使用sudo apt install nvidia-cuda-toolkit. 安装它 我可以这样做吗（我不想只是尝试然后发现它不起作用/弄乱了整个 cuda 设置）。 这是错误还是预期行为？

我正在使用 Ubuntu 18.04 并拥有 cuda 10.2

【问题讨论】：

使用conda install安装的cudatoolkit与NVIDIA打包的CUDA工具包不一样。它是一个子集，为conda 安装的其他软件包提供所需的组件，例如pytorch。如果您只需要使用 pytorch，这可能就是您所需要的。如果您出于其他原因需要/想要完整的 CUDA 工具包，您可以使用多种方法安装它，包括您指定的方法的一些变体，但它会在 conda 通常使用的另一个位置安装一个单独的副本包。这一切对我来说都是预期的行为。

NVIDIA 发布了一个CUDA linux install guide 可能有用。但是，它没有 conda 包或方法。

你没有提到你是否有 GPU，或者你有什么 GPU，或者你是否安装了 GPU 驱动程序，或者你安装了什么 GPU 驱动程序，但这都很重要。最简单的兼容性说明是为您的 GPU 安装最新的驱动程序，如果您还没有这样做的话。从 NVIDIA 安装 CUDA 工具包可能会为您安装适当/足够的驱动程序，具体取决于您安装的具体内容。一般来说，conda install ... 不会安装 GPU 驱动程序，以我的经验。

我想使用的 Faster-RCNN 实现需要 nvcc。我确实有一个 gpu，否则 Pytorch 运行完美。所以最安全的选择是卸载 conda cudatoolkit 并手动安装 cuda？你知道有什么好的安装脚本可以自动安装吗？

我想您会发现，使用 conda 安装的 CUDA 工具包而不是 conda 安装的工具包更难让您的 conda 安装 pytorch。我不知道最安全的赌注是什么；我经常使用一台装有 conda 安装的 cuda 工具包的机器，并使用我已经提供的说明进行单独安装。这可能适用于您的用例，也可能不适用。版本很重要。据我所见，对教程、脚本、场外资源的请求通常与堆栈溢出无关。

【参考方案1】：

检查nvcc是否在文件夹/usr/local/cuda-10.2/bin中 如果该文件夹中存在./nvcc --version，则运行它

输出如下所示

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89

如果是这种情况，请将文件夹添加到全局路径变量 echo "export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin$PATH:+:$PATH" >> ~/.profile

并使用刷新配置文件 source ~/.profile

然后重启你的机器。

【参考方案2】：

你可以试试

conda install -c conda-forge nvcc_linux-64

目前这应该让您获得 10.2。 Nvidia 有自己的频道 nvidia，但最新版本是 10.1。

【讨论】：

关注了这个答案，但发现这似乎没有解决问题。 nvcc_linux-64安装的nvcc只是一个调用$(CUDA_HOME)/bin/nvcc的shell脚本

正如 package 的描述中所说：“启用正确 nvcc 的元包。”不是真正的nvcc

各位，听听我上面的评论：这不会安装 nvcc！这就像一条通往无处的捷径！如果您一开始没有 nvcc，您将浪费时间找出问题所在！

【参考方案3】：

在使用 PyTorch 1.4 安装 10.1 的 cudatoolkit 时遇到了这个问题。

有一个conda-forge 包https://anaconda.org/conda-forge/cudatoolkit-dev。安装后，/home/li/anaconda3/envs/<env_name>/pkgs/cuda-toolkit 和 bin/ 和 lib/ 将提供 nvcc 以及其他 CUDA 库。

【讨论】：

不幸的是，它目前有 10.1，我需要 10.2

@tejasvi88 尝试通过github.com/conda-forge/cudatoolkit-dev-feedstock请求这个

非常感谢！我快疯了！

奇怪为什么它没有 10.2 版：/

卡在“执行交易”上，然后最终失败：/

【参考方案4】：

来自conda-forge 的cudatoolkit-dev 包对我不起作用。我使用来自HCC 的包和最新的pytorch (v1.9.0) https://anaconda.org/HCC/cudatoolkit。

在pytorch 和torchvision 旁边安装cudatoolkit 的命令：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch -c hcc

安装后可以查看

$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89

【讨论】：

看起来这也只适用于 Linux

@Sterling 我没有在 Windows 机器上测试过这些命令。所以，可能它只适用于 Linux。

刚刚检查了 HCC repo 上的 cudatoolkit 包。 HCC 提供cudatoolkit 包仅适用于 Linux。

实际上，为我工作。谢谢！

【参考方案5】：

与 pytorch 一起安装的cudatoolkit 只是运行时，不附带开发编译器nvcc。要获得nvcc，您需要安装cudatoolkit-dev，我相信它可以从conda-forge 频道获得。

【讨论】：

从 Nvidia 网站 (link)，我看到可以选择性地安装 CUDA 包。只安装nvcc就够了吗？

我没有尝试过选择性安装，但似乎没问题，因为 nvcc 安装会事先检查任何依赖项