Ubuntu 20.04 提示找不到 python (No python detected)

最新推荐文章于 2024-11-24 14:19:03 发布
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分类专栏： Debian/Ubuntu 文章标签： ubuntu python
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Ubuntu 20.04默认安装了Python3.8，但不再将python软链接至python3。为避免软件编译时找不到python，可以使用`sudo apt install python-is-python3`命令或者手动创建python到python3的软链接。通过`whereis python`检查配置是否成功。

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问题

Ubuntu 20.04 Focal 默认自带python3.8，但是根据指引，所有引用python的包必须显示指定python3或其他python版本。

Ubuntu从20.04开始不再将python加入PATH环境变量，在编译安装一些软件会提示无法运行并提示找不到python，然而python3已安装，需要额外重定向。

解决方法

sudo apt install python-is-python3

或者手动创建symlink

sudo ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python

检查是否配置成功：

whereis python
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前言 本文写于 2021 年 7 月 15 日。若按本文的方法配置出现了错误，请留意是否距离写作时间过远。 请确保你的电脑显卡是 NVIDIA 显卡。本文不适用于 AMD 显卡和 Intel 集成显卡。 一、更新系统软件包 在终端中执行如下命令，将系统内核和基础组件升级至最新版本，否则后续编译会因为组件版本问题遇到不可预料的错误。 # 更新软件仓库缓存 sudo apt-get update # 更新所有软件包至最新版本 sudo apt-get upgrade -y # 更新的过程中可能会
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ubuntu20.04 快速torch
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### 安装方法概述 在 Ubuntu 20.04 上快速安装 PyTorch 可以通过多种方式实现，具体取决于用户的环境需求以及硬件条件。以下是基于不同场景下的推荐方案： --- #### 方法一：使用 Conda 进行安装 Conda 是一种流行的包管理工具，特别适合于科学计算领域。如果已经安装了 Anaconda 或 Miniconda，则可以通过以下命令完成安装。 创建一个新的虚拟环境并激活它： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 conda activate pytorch_env ``` 接着根据是否需要 GPU 支持来选择合适的安装命令： - **CPU 版本**： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` - **GPU 版本（CUDA 11.7）**[^1]: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c nvidia ``` 这种方法的优势在于其依赖项会自动解决，并且可以轻松切换不同的 Python 和 PyTorch 版本。 --- #### 方法二：使用 Pip 工具进行安装 对于不想使用 Conda 的用户来说，Pip 提供了一种轻量化的解决方案。 首先确认已安装 `pip` 并更新至最新版本： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade sudo apt install python3-pip pip3 install --upgrade pip setuptools wheel ``` 然后访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 获取最新的安装指令。通常情况下可以选择如下两种情况之一执行安装操作： - **仅限 CPU** (适用于无 NVIDIA 显卡的情况)[^4]: ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` - **带 GPU 加速**(需确保显卡驱动程序兼容 CUDA)[^2]: ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 注意，在此之前可能还需要验证系统的图形驱动器状态及其所支持的最大 CUDA 版本号。 --- #### 验证安装成果 无论采用哪种方式进行部署之后都需要测试一下实际效果。启动 Python 解释器运行下面这段脚本来判断是否正常加载库文件并且能够识别到可用的 GPU 设备(如果有配备的话)。 ```python import torch print(torch.__version__) # 输出当前使用的 PyTorch 版本信息 if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('No CUDA support detected.') ``` 上述代码片段可以帮助我们了解目前环境中是否存在有效的 CUDA 访问权限[^5]。 --- ### 注意事项 - 如果遇到路径问题或者无法调用某些功能模块时，请参照特定说明文档调整配置参数；例如当发现 conda 不生效的时候可尝试建立符号链接指向正确位置[^3]。 - 对于初学者而言强烈建议优先考虑利用官方资源提供的指导手册逐步推进整个流程直至顺利完成全部步骤为止。 ---
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