缺少nvcc编译器 - 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编译器 - 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低于：

$ 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

我安装theano。我用它与CPU但不是GPU。 This guide说

测试Theano与GPU¶ 要查看是否正在使用您的GPU是，切割和下面的程序粘贴到一个文件并运行它。

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.

如果我和设备= CPU运行这个程序（check1.py），我的电脑需要一点点超过3秒，而在GPU上它只需在 0.64秒。 GPU不会总是产生与CPU完全相同的浮点数。作为基准，一个调用 numpy.exp（x.get_value（））的循环大约需要46秒。

$ THEANO_FLAGS =模式= FAST_RUN，设备= CPU，floatX = FLOAT32蟒 check1.py [Elemwise {EXP，no_inplace}（）] 循环1000次花3.06635117531秒结果为[1.23178029 1.61879337 1.52278066 ... ，2.20771813 2.29967761 1.62323284 ]所使用的CPU

$ THEANO_FLAGS =模式= FAST_RUN，设备= GPU，floatX = FLOAT32蟒 check1.py使用GPU设备0：的GeForce GTX 580 [GpuElemwise {EXP，no_inplace}（）， HostFromGpu（GpuElemwise {exp，no_inplace} .0）]循环1000次花费了 0.638810873032秒结果为[1.23178029 1 .61879349 1.52278066 ...，2.20771813 2.29967761 1.62323296]使用gpu请注意，Theano中的GPU操作现在要求floatX为float32（另请参见下文）。

我没有sudo运行GPU版本的命令，它会引发权限被拒绝的错误：

/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使用它时，编译器无法找到NVCC路径。

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

我该如何解决这个错误？

来源

2016-05-29 zumma

你在用什么用户？运行'whoami'。结果是“用户”？ –

不用sudo运行命令，结果是“user”。 – zumma

尝试运行

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

这将改变文件夹，你的Python脚本不能访问的权限。第一个将使该文件夹属于您的用户，第二个将更改权限以便用户可读，可写和可执行。

来源

2016-05-29 18:53:51

对于仅此错误：

您可以检查安装在您的NVCC其中，默认的路径是“在/ usr /本地/ CUDA/bin”的，如果你能看到它那里然后做如下：

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

这对我有用，现在我可以使用NVCC，它不再失踪。

来源

2017-06-21 07:30:31

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