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使用Matlab 2019b在Windows 10中获取NVIDIA CudNN的错误
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你好,
我已经在Windows 10中按照NVIDIA网站上的说明安装了Cuda9.2和cudNN。我将在MATLAB 2019b中使用深度学习。
当我使用——> code . checkgpuinstall ('full')
我得到了以下错误和消息:
兼容GPU:通过
CUDA环境:通过
运行时:PASSED
cuFFT:通过
过关了
cuBLAS:通过
cuDNN环境:失败(无法找到' nvida_cudnn '环境变量。设置' nvida_cudnn '指向NVIDIA cuDNN安装的根目录。)
TensorRT Environment: FAILED(无法找到' nvida_tensorrt '环境变量。设置' nvida_tensorrt '指向TensorRT安装的根目录。)
剖析环境:通过
基本代码生成:失败(测试GPU代码生成失败，错误'emlc:compilationError'。查看报告以获取更多信息:查看报告)
ans =
带字段的结构:
gpu: 1
cuda: 1
cudnn: 0
tensorrt: 0
basiccodegen: 0
basiccodeexec: 0
deepcodegen: 0
deepcodeexec: 0
tensorrtdatatype: 0
分析:1
有人能帮忙解决这个问题吗?
关于
接受的答案
崔
2020年5月2日
coder.checkGpuInstall (“全部”）
兼容GPU:通过
CUDA环境:通过
运行时:PASSED
cuFFT:通过
过关了
cuBLAS:通过
cuDNN环境:FAILED(在确定cuDNN库版本的getcuDNNVersion.cpp时产生错误
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\tp21ea7936_7a49_41f9_ba3f_c12c8c253a5c\getcuDNNVersion.cpp:致命错误C1001:编译器中发生内部错误
(编译器文件“f: \ dd \ vctools \ c编译器\ cxxfe \ sl \ p1 \ \ p0io.c”,第2739行)
要解决此问题，请尝试简化或更改上面所列位置附近的程序。
请选择Visual c++
“帮助”菜单上的“技术支持”命令，或打开技术支持帮助文件来获得详细信息。
”)
TensorRT Environment: FAILED(无法找到' nvida_tensorrt '环境变量。设置' nvida_tensorrt '指向TensorRT安装的根目录。)
剖析环境:通过
基本代码生成:失败(测试GPU代码生成失败，错误'emlc:compilationError'。查看报告以获取更多信息:查看报告)
ans =
带字段的结构:
gpu: 1
cuda: 1
cudnn: 0
tensorrt: 0
basiccodegen: 0
basiccodeexec: 0
deepcodegen: 0
deepcodeexec: 0
tensorrtdatatype: 0
分析:1
> > getenv(“NVIDIA_CUDNN”)
ans =
'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1'
Matlab R2020a, win10
如何解决这个问题?
更多答案(4)
Jaya Shankar
2020年3月15日
编辑:Jaya Shankar
2020年3月15日
嗨Susama
看起来CUDNN和TENSORRT所需的环境在您的窗口上没有正确设置。
这些环境变量应该指向计算机上安装这些库的位置，如本文所述
您可以通过在MATLAB会话中运行以下命令来确认它们是否设置正确
> > getenv(“NVIDIA_CUDNN”)
> > getenv(“NVIDIA_TENSORRT”)
如果上面的命令返回空，请确保通过通过找到的Windows环境变量设置来设置变量
控制面板
->
系统与安全
->
系统
->
高级系统设置
．
Jaya
Sourabh Kondapaka
2020年3月20日
确保
cuDNN
图书馆
安装在
正确的目录。
请查看Nvidia的官方文档进行安装
窗口:
这些环境变量应该指向计算机上安装这些库的位置，如下所述:
重要提示:
操作系统
(在
在你的情况下，Windows 10)只使用环境变量，当系统启动时可用。
所以
为了让Windows 10能够开始使用
的
新
环境
变量
你刚刚设置的
你
需要
重新启动系统。换句话说，为了使用
的
重新启动系统将需要新的或已编辑的环境变量。
斯特凡诺马伦
2020年7月18日
嗨，我也有同样的问题。
coder.checkGpuInstall
兼容GPU:通过
CUDA环境:通过
运行时:PASSED
cuFFT:通过
过关了
cuBLAS:通过
cuDNN环境:通过
基本代码生成:失败(测试GPU代码生成失败，错误'emlc:compilationError'。查看报告以获取更多信息:查看报告)
ans =
带字段的结构:
gpu: 1
cuda: 1
cudnn: 1
tensorrt: 0
basiccodegen: 0
basiccodeexec: 0
deepcodegen: 0
deepcodeexec: 0
tensorrtdatatype: 0
分析:0
你解决了吗?
3评论
阿里Al-Saegh
2021年1月12日
你好,
请任何人解决了这个问题，请帮助我。
基本代码生成:失败(测试GPU代码生成失败，错误'emlc:compilationError'。查看报告以获取更多信息:查看报告)
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