【Linux系统】CUDA的安装与graspnet环境配置遇到的问题

news2024/11/27 1:45:12

今天在安装环境时遇到报错:

The detected CUDA version (10.1) mismatches the version that was used to compile
PyTorch (11.8). Please make sure to use the same CUDA versions.


报错原因:安装的cuda版本不对应,我需要安装cuda的版本为11.8


下面开始cuda的安装:

1.打开网址CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developericon-default.png?t=N7T8https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2.下载11.8版本就点击CUDA Toolkit 11.8,如下图:

按照指令依次执行即可

在安装环境期间,遇到如下报错:

error: [Errno 2] No such file or directory: '/usr/local/cuda/bin/nvcc'

如果 /usr/local/cuda 是指向当前活跃 CUDA 版本的符号链接,确保它链接到了正确的版本:

如果链接不正确,你可以通过以下命令更新它:

sudo ln -sfn /usr/local/cuda-11.8 /usr/local/cuda

还遇到了:

error: command '/usr/bin/gcc' failed with exit code 1

原因是conda环境中的python版本过高,降低python版本为3.9即可


在环境安装时发现numpy的版本也过高了,正确的版本如下:

pip install numpy==1.23.0

后来又遇到了报错:

ImportError: libcudart.so.12: cannot open shared object file: No such file or directory

应该时cuda11.8的版本问题,我后面又换成了cuda12.1版本,对应的pytorch版本也需要进行适配

注意torch的版本要降低为2.1.0:

[linux] undefined symbol: _ZN2at4_ops5zeros4callEN3c108ArrayRefINS2_6SymIntEEENS2_8optionalINS2_10Sc-CSDN博客


补充:解压2.8.3版本包里Packages文件下的sdk-develop-python包的指令

sudo apt install libspdlog-dev

python setup.py install

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