blocks|key|177229|text|通常，CUDA_HOME允许解决此类问题。对于高达0.12的TensorFlow，主页给出了详细的信息。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|177230|版本1.0现在可用，文档已经更新(此时没有重新阅读)，所以如果您切换，可能会有额外的信息。|177231|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/get_started/os_setup^0|3|9|15|2|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@$9|Q|A|R|B|C]]|D|@$9|S|A|T|1|U]]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|V|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|W|8|@]|D|@]|E|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|E|$N|O]]]]

Usually <code>CUDA_HOME</code> allows to solve such kind of issues. As for TensorFlow up to 0.12, the <a href="https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/get_started/os_setup" rel="nofollow noreferrer">homepage</a> gives detailed information.

Version 1.0 is available now, and the documentation has been updated (not re-read at this point), so there might be extra information there if you switched.

blocks|key|707894|text|在我的Ubuntu系统上，我使用(在运行TensorFlow的终端上执行)：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|707895|#+CUDA+7.5:
export+PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
export+LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

#+CUDA+8.0:
export+PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export+LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH|code-block|syntax|javascript|707896|您还可能希望指向CuDNN和CNMeM：|707897|#+CuDNN:
export+LD_LIBRARY_PATH=/scratch1/francky/cudnn/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export+CPATH=/scratch1/francky/cudnn/cuda/include:$CPATH
export+LIBRARY_PATH=/scratch1/francky/cudnn/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

#+CNMeM:
export+LD_LIBRARY_PATH=/scratch1/francky/cudnn/cnmem/build:$LD_LIBRARY_PATH
export+CPATH=/scratch1/francky/cudnn/cnmem/include:$CPATH
export+LIBRARY_PATH=/scratch1/francky/cudnn/cnmem/build:$LD_LIBRARY_PATH|707898|金融时报：在运行CNMeM时使用TensorFlow有什么意义吗？|offset|length|707899|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://stackoverflow.com/q/42396992/395857^0|0|0|0|0|5|S|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|X|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|Z|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|K|3|L|5|6|7|10|8|@]|9|@$M|11|N|12|1|13]]|A|$]]|$1|O|3|-4|5|6|7|14|8|@]|9|@]|A|$]]]|P|$Q|$5|R|S|T|A|$U|V]]]]

On my Ubuntu systems I use (to be executed in the same terminal as the one in which you run TensorFlow):

<pre><code># CUDA 7.5:
export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

# CUDA 8.0:
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
</code></pre>

You may also want to point to CuDNN and CNMeM:

<pre><code># CuDNN:
export LD_LIBRARY_PATH=/scratch1/francky/cudnn/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CPATH=/scratch1/francky/cudnn/cuda/include:$CPATH
export LIBRARY_PATH=/scratch1/francky/cudnn/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

# CNMeM:
export LD_LIBRARY_PATH=/scratch1/francky/cudnn/cnmem/build:$LD_LIBRARY_PATH
export CPATH=/scratch1/francky/cudnn/cnmem/include:$CPATH
export LIBRARY_PATH=/scratch1/francky/cudnn/cnmem/build:$LD_LIBRARY_PATH
</code></pre>

FYI: <a href="https://stackoverflow.com/q/42396992/395857">Is there any point in using CNMeM when running TensorFlow?</a>

I am trying to run tensorflow on a cuda machine over the cloud where I do not have sudo privileges. 

I installed tensorflow in a virtualenv but I am not able to point it towards a specific cuda version. Can this be only done when installing from source?

Is it possible to point tensorflow to a specific version of CUDA after tensorflow has been installed?

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没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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我试图在云上运行tensorflow，在云上运行tensorflow，而我没有sudo特权。我在virtualenv中安装了tensorflow，但是我无法将它指向特定的cuda版本。只能在从源代码安装时才能这样做吗？

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