缺少nvcc編譯器 - theano

我使用ubuntu 14.04和cuda 7.5。我得到使用$ nvcc --version CUDA版本信息：缺少nvcc編譯器 - theano

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver 
Copyright (c) 2005-2015 NVIDIA Corporation 
Built on Tue_Aug_11_14:27:32_CDT_2015 
Cuda compilation tools, release 7.5, V7.5.17

$ PATH和$ LD_LIBRARY_PATH低於：

$ echo $PATH 
/usr/local/cuda-7.5/bin:/usr/local/cuda-7.5/bin/:/opt/ros/indigo/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games 

$ echo $LD_LIBRARY_PATH 
/usr/local/cuda-7.5/lib64

我安裝theano。我用它與CPU但不是GPU。 This guide說

測試Theano與GPU¶ 要查看是否正在使用您的GPU是，切割和下面的程序粘貼到一個文件並運行它。

from theano import function, config, shared, sandbox import 
> theano.tensor as T import numpy import time 
> 
> vlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # threads per core iters = 1000 
> 
> rng = numpy.random.RandomState(22) x = 
> shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config.floatX)) f = function([], 
> T.exp(x)) print(f.maker.fgraph.toposort()) t0 = time.time() for i in 
> range(iters): 
>  r = f() t1 = time.time() print("Looping %d times took %f seconds" % (iters, t1 - t0)) print("Result is %s" % (r,)) if 
> numpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) for x in 
> f.maker.fgraph.toposort()]): 
>  print('Used the cpu') else: 
>  print('Used the gpu') The program just computes the exp() of a bunch of random numbers. Note that we use the shared function to make 
> sure that the input x is stored on the graphics device.

如果我和設備= CPU運行這個程序（check1.py），我的電腦需要一點點超過3秒，而在GPU上它只需在 0.64秒。 GPU不會總是產生與CPU完全相同的浮點數。作爲基準，一個調用 numpy.exp（x.get_value（））的循環大約需要46秒。

$ THEANO_FLAGS =模式= FAST_RUN，設備= CPU，floatX = FLOAT32蟒 check1.py [Elemwise {EXP，no_inplace}（）] 循環1000次花3.06635117531秒結果爲[1.23178029 1.61879337 1.52278066 ... ，2.20771813 2.29967761 1.62323284 ]所使用的CPU

$ THEANO_FLAGS =模式= FAST_RUN，設備= GPU，floatX = FLOAT32蟒 check1.py使用GPU設備0：的GeForce GTX 580 [GpuElemwise {EXP，no_inplace}（）， HostFromGpu（GpuElemwise {exp，no_inplace} .0）]循環1000次花費了 0.638810873032秒結果爲[1.23178029 1 .61879349 1.52278066 ...，2.20771813 2.29967761 1.62323296]使用gpu請注意，Theano中的GPU操作現在要求floatX爲float32（另請參見下文）。

我沒有sudo運行GPU版本的命令，它會引發權限被拒絕的錯誤：

/theano/gof/cmodule.py", line 741, in refresh 
    files = os.listdir(root) 
OSError: [Errno 13] Permission denied: '/home/user/.theano/compiledir_Linux-3.16--generic-x86_64-with-Ubuntu-14.04-trusty-x86_64-2.7.6-64/tmp077r7U'

如果我使用sudo使用它時，編譯器無法找到NVCC路徑。

ERROR (theano.sandbox.cuda): nvcc compiler not found on $PATH. Check your nvcc installation and try again.

我該如何解決這個錯誤？

來源

2016-05-29 zumma

你在用什麼用戶？運行'whoami'。結果是「用戶」？ –

不用sudo運行命令，結果是「user」。 – zumma

嘗試運行

chown -R user /home/user/.theano 
chmod -R 775 /home/user/.theano

這將改變文件夾，你的Python腳本不能訪問的權限。第一個將使該文件夾屬於您的用戶，第二個將更改權限以便用戶可讀，可寫和可執行。

來源

2016-05-29 18:53:51

對於僅此錯誤：

您可以檢查安裝在您的NVCC其中，默認的路徑是「在/ usr /本地/ CUDA/bin」的，如果你能看到它那裏然後做如下：

$ export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH" 
$ source .bashrc

這對我有用，現在我可以使用NVCC，它不再失蹤。

來源

2017-06-21 07:30:31

缺少nvcc編譯器 - theano

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