LuaRocksは、Ubuntuの14.0にLUAの新しいi`m

Question

をインストールし、私はエラーが起こったcutorchインストールするときに、これらの日、私はちょうど、トーチ-7をインストールしているとTorch7にcutorchをインストールエラー：

weigq@weigq-Lenovo-G410:~/torch$ luarocks install cutorch 
Installing https://raw.githubusercontent.com/torch/rocks/master/cutorch-scm-1.rockspec... 
Using https://raw.githubusercontent.com/torch/rocks/master/cutorch-scm-1.rockspec... switching to 'build' mode 
正克隆到 'cutorch'... 
remote: Counting objects: 203, done. 
remote: Compressing objects: 100% (158/158), done. 
remote: Total 203 (delta 57), reused 86 (delta 43), pack-reused 0 
接收对象中: 100% (203/203), 191.70 KiB | 185.00 KiB/s, done. 
处理 delta 中: 100% (57/57), done. 
检查连接... 完成。 
cmake -E make_directory build && cd build && cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_PREFIX_PATH="/home/weigq/torch/install/bin/.." -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="/home/weigq/torch/install/lib/luarocks/rocks/cutorch/scm-1" && make -j$(getconf _NPROCESSORS_ONLN) install 

-- The C compiler identification is GNU 4.8.4 
-- The CXX compiler identification is GNU 4.8.4 
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc 
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works 
-- Detecting C compiler ABI info 
-- Detecting C compiler ABI info - done 
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ 
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works 
-- Detecting CXX compiler ABI info 
-- Detecting CXX compiler ABI info - done 
-- Found Torch7 in /home/weigq/torch/install 
CMake Error at /usr/share/cmake-2.8/Modules/FindCUDA.cmake:548 (message): 
    Specify CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR 
Call Stack (most recent call first): 
    CMakeLists.txt:7 (FIND_PACKAGE) 


-- Configuring incomplete, errors occurred! 
See also "/tmp/luarocks_cutorch-scm-1-8668/cutorch/build/CMakeFiles/CMakeOutput.log". 

Error: Build error: Failed building. 

を

私はそれに対処する方法を知らない？ 誰でも私がそれを解決するのを助けることができます、ありがとう！

Answer 1

NVidiaグラフィックカードを使用しており、ドライバとCUDAツールキットが設定されていることを確認してください。

$ lspci | grep -i 'vga\|3d\|2d' 

あなたのマシンにインストールされているビデオカードについての情報を印刷する必要があります。

OpenCLをサポートしているNVidiaでない場合、またはOpenCLのみをサポートしている場合は、cltorch (Torch OpenCL backend)またはOpenCLをサポートする別の下位レベルのフレームワークを試すことができます。

Btwでは、CUDAツールキットをセットアップして、the official siteからダウンロードしてインストールし、検索パスを設定します（インストール方法に応じて）。例：CUDA quick guide：

$ export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}} 
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}