如果CuPy加载失败，请设置CUDA_PATH环境变量，因为CUDA路径未被检测到。

Question

C:\Users\jkim4\Anaconda3\lib\site-packages\cupy\_environment.py:213: UserWarning: CUDA path could not be detected. Set CUDA_PATH environment variable if CuPy fails to load.
  warnings.warn(
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\jkim4\Anaconda3\lib\site-packages\cupy\__init__.py", line 16, in <module>
    from cupy import _core  # NOQA
  File "C:\Users\jkim4\Anaconda3\lib\site-packages\cupy\_core\__init__.py", line 1, in <module>
    from cupy._core import core  # NOQA
  File "cupy\_core\core.pyx", line 1, in init cupy._core.core
  File "C:\Users\jkim4\Anaconda3\lib\site-packages\cupy\cuda\__init__.py", line 8, in <module>
    from cupy.cuda import compiler  # NOQA
  File "C:\Users\jkim4\Anaconda3\lib\site-packages\cupy\cuda\compiler.py", line 12, in <module>
    from cupy.cuda import function
  File "cupy\cuda\function.pyx", line 1, in init cupy.cuda.function
  File "cupy\cuda\texture.pyx", line 1, in init cupy.cuda.texture
ImportError: DLL load failed while importing driver: 지정된 모듈을 찾을 수 없습니다.

The above exception was the direct cause of the following exception:

你好。我正在尝试运行论文中的一些代码，但遇到了麻烦，甚至无法实现作者的代码。

我从NVIDIA安装了CUDA，从conda-forge安装了Cupy。但是它仍然显示找不到CUDA路径。有没有办法解决这个问题？谢谢。

- ju won kim

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请按照错误提示建议的做法，设置CUDA_PATH环境变量 :) 例如：set CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4 - undefined

非常感谢！CUDA路径错误已解决。我正试图解决其他的错误，但不确定该如何确切地做到。您有什么建议吗？也许cupy的版本可能是个问题。 - undefined

“剩下的错误”具体是指什么？ - undefined

几乎除了说cuda路径未检测到仍然存在的行之外，其他所有错误都消失了。但是在重新安装cupy之后，所有的错误都消失了。我不知道发生了什么，但无论如何至少我可以实现代码。重新安装cupy可通过以下代码完成。 $ pip uninstall cupy $ pip install cupy --no-cache-dir - undefined

Answer 1

我对OP的安装有一点变化。我在Windows上使用conda从conda-forge安装了cupy和cuda，并安装到了一个conda环境中。这种类型的安装会设置CUDA_PATH环境变量，但不会将其记录到磁盘中。因此，当安装终端被关闭时，CUDA_PATH也会消失。后来我发现，在任何可能的安装路径中，都没有现成的描述如何为Windows conda环境设置CUDA_PATH。但是，如果cuda是从conda-forge安装到conda环境中的，那么答案是将CUDA_PATH设置为C:\Users\username\.conda\envs\envname。不要费心设置CUDA_HOME。请注意，这个envname路径与CUDA无关，它是整个conda环境的通用路径。

为了进一步增加这个答案的价值，我要补充一点，为了让现在永久保存的 CUDA_PATH 在我使用的开发环境 Visual Studio Code 中被识别，有必要在终端中使用定义了 CUDA_PATH 的命令行启动 Code。仅仅从所需的 conda 环境中选择 Python 解释器是不够的。

- J B

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我需要将我的CUDA_PATH设置为C:\Users<username>\miniconda3\envs<envname>\Library然后我终于能够执行import cupyx语句，这是在尝试运行spacy.gpu_required()在spacy API中所需的。 - undefined