- 前言
- 一、背景
- 二、cuda安装时出现段错误（核心已转储）解决办法。
- 1.在终端使用查看栈限制
- 2.cuda安装命令第二部错误：Installation failed. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.解决办法
- 3、nvcc -Vcuda版本不对应解决方法
- 欢迎大家指出不足
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录
- 前言
- 一、背景
- 二、cuda安装时出现段错误（核心已转储）解决办法。
- 1.在终端使用查看栈限制
- 2.cuda安装命令第二部错误：Installation failed. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.解决办法
- 3、nvcc -Vcuda版本不对应解决方法
- 欢迎大家指出不足
前言
提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、背景笔者需要在linux下对图像分类网络使用TensorRT进行推理加速，配置cuda的时候出现各种问题，这边记录一下，也给遇到同样问题的同学一点我自己适用的解决方案~
二、cuda安装时出现段错误（核心已转储）解决办法。一般都是因为栈溢出1.在终端使用查看栈限制
使用ulimit -a命令查看用户限制
ulimit -a
可以看到如下信息
core file size (blocks, -c) 0 data seg size (kbytes, -d) unlimited file size (blocks, -f) unlimited pending signals (-i) 1024 max locked memory (kbytes, -l) 32 max memory size (kbytes, -m) unlimited open files (-n) 1024 pipe size (512 bytes, -p) 8 POSIX message queues (bytes, -q) 819200 stack size (kbytes, -s) 10240 cpu time (seconds, -t) unlimited max user processes (-u) 4096 virtual memory (kbytes, -v) unlimited file locks (-x) unlimited
这里我们可以看到 stack size是10240
此时输入命令修改栈限制
ulimit -s unlimited
此时再进行cuda配置，这边建议使用cuda官网的runfile形式配置
2.cuda安装命令第二部错误：Installation failed. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.解决办法在官网的第二条命令
sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
运行后出现：
[ERROR]: Install of driver component failed.
[ERROR]: Install of 450.51.05 failed, quitting
说明电脑中其实是有的cuda驱动，因为这次安装的cuda是用来加速计算的而不是驱动显示，所以这样会安装两次驱动显示从而报错
解决方法：
在执行cuda配置的两条命令语句后得到下图，选择continue：
输入accept：
将光标移动到Driver选项并回车，取消选中后install：
此时可以解决上述问题2
最后不要忘记配置cuda的环境变量
vim ~/.bashrc #按o进入编辑模式，并在最后一行添加如下代码 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.0/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64 export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64 #esc后输入wq退出保存
该处使用的url网络请求的数据。
3、nvcc -Vcuda版本不对应解决方法
首先查看调用nvcc命令的位置
/usr/bin/nvcc
输入以下命令，将其出现的路径改为刚安装的cuda路径
sudo vi /usr/bin/nvcc
再次使用nvcc -V得到最新的cuda版本信息
欢迎大家指出不足
