在前面的文章（几年前的文章）中我们介绍了在anaconda中安装cuda、cudnn后，有介绍了如何在anaconda中安装nvcc、nccl等NVIDIA的各种编译器和库，本文介绍如何在anaconda中安装NVIDIA的各种编译器和library库的头文件。

由于使用anaconda安装pytorch、TensorFlow、jax、mindspore比较方便，不需要手动的配置cuda和cudnn，但是有时候我们需要给各种的深度学习框架做扩展或者是源码编译，在之前的文章中给出了在anaconda环境下如何编译不同架构（x86/arm64）下的pytorch、TensorFlow、mindspore。

不论是给深度学习框架做源码编译还是做扩展library编译都需要用到（可能用到）：cuda、cudnn、nvcc、nccl、头文件cuda.h、头文件cuda_runtime.h，为了能够在anaconda环境下进行这些操作我们需要在anaconda环境下手动安装这些支持，因为在anaconda的原生深度学习框架的官方安装命令中往往只有cuda和cudnn的安装。

关于nvcc、nccl的安装之前已经给出过安装方法，本文针对cuda的头文件的anaconda环境下安装。

（要知道，在anaconda下安装NVIDIA的各种依赖是anaconda公司已经预先匹配好版本号的，当然也可以手动去NVIDIA官方网站上下载对应版本并配置，只不过anaconda环境下更加简便）

为jax和pytorch编译扩展代码，报错：

提示缺少头文件：cuda.h

参考NVIDIA公司的GitHub讨论帖子：

地址：

https://github.com/NVIDIA/apex/issues/1591

得到具体的anaconda环境下的解决方法：

conda install nvidia::cuda-cudart-dev

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