ubuntu下python环境变量配置以及将模块放入正确位置

本文介绍了如何查看Python的搜索路径,并提供了两种方法来扩展这些路径,包括配置PYTHONPATH环境变量及通过代码动态添加路径。

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要想知道python的搜索路径有哪些,我们可以用以下代码来查看:

import sys,pprint
pprint.pprint(sys.path)
pprint输出的是python的搜索路径,python的解释器就是从这些路径中搜索我们所需的模块的。如果我们想让解释器能够搜索到我们自定义的模块的话,有以下两种方法:

一:配置PYTHONPATH环境变量

假设我们在ubuntu下有一个python文件夹,它的路径是~/python,我们将我们自定义的模块存放在该目录下面。若想导入里面的模块,我们就修改home下的.profile文件

gedit ~/.profile

在文件的最后一行输入添加以下代码

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:~/python

这样就将我们的python文件夹的路径加入到了PYTHONPATH。

在修改完.profile之后,我们用以下命令将文件重新加载一遍,就可以更新PYTHONPATH了。因为是修改的是/home目录下的.profile文件,所以这个更改只能对当前用户生效,换成其他用户就不行了。如果要所有用户都有效,可以修改/etc/bash.bashrc,操作同方法跟此方法相同,只是修改的文件变成/etc/bash.bashrc这个文件。


二:import导入

假设还是之前的python文件夹,我们在写Python程序时可以动态的导入该文件夹路径,导入其中的模块。

import sys
sys.path.append('~/.python')

这样我们就成功的将其导入到path了,不过这种方法是临时的

### 如何在Linux操作系统上配置nnUNet环境 #### 创建Conda虚拟环境 为了确保依赖项不会与其他项目冲突,建议创建一个新的Conda环境专门用于nnUNet。可以选择使用现有的Conda环境或创建新环境: ```bash conda create -n nnunet_env python=3.8 ``` 激活刚创建的环境以便安装必要的软件包[^3]。 #### 安装Python库 进入已准备好的Conda环境中并更新`pip`工具到最新版本: ```bash conda activate nnunet_env pip install --upgrade pip ``` 接着安装nnUNet所需的Python库和其他依赖项。官方推荐的方式是从GitHub仓库克隆源码来获取最新的功能改进和支持: ```bash git clone https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet.git cd nnUNet pip install . ``` 这一步骤会自动解析并下载所有必需的第三方模块[^1]。 #### 设置环境变量 为了让nnUNet能够正常工作,还需要定义几个重要的环境变量指向数据存储位置以及结果保存目录。可以通过命令行临时设定这些参数,也可以将其加入`.bashrc`文件实现永久生效: ```bash export nnUNet_raw_data_base="/path/to/rawdata" export nnUNet_preprocessed="/path/to/preprocess" export RESULTS_FOLDER="/path/to/results" ``` 上述路径需替换为实际使用的磁盘分区地址[^2]。 #### 数据集准备 按照指定格式整理待训练的数据集结构非常重要。对于初次使用者来说,严格按照给定模板操作有助于减少错误发生几率。具体而言就是将医学影像及其对应的标注文件放入特定命名规则下的子文件夹内。 通过以上步骤,在Ubuntu/Linux平台上成功搭建起适合于二维图像分割任务的nnUNet开发环境
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