unbuntu16.4上安装golang1.10并配置环境变量

本文详细介绍如何下载并安装Golang,包括复制安装包到usr目录、解压缩、配置环境变量等步骤,帮助读者顺利搭建Golang开发环境。

下载golang安装包,复制到usr目录

进入usr目录

解压缩  sudo tar  -xzf go1.10.linux-amd64.tar.gz  

打开命令行客户端

进入到根目录  输入命令 cd ..

在根目录 ls  可以看到所有的根目录文件夹

输入命令 sudo gedit /ect/prefile

在打来的文件最后一行输入

export GOROOT="/usr/go"   (这个是解压缩的目录)
export GOPATH="/usr/local/gopath"
export GOBIN=$GOPATH/bin
export PATH=$PATH:$GOROOT/bin:$GOPATH:$GOBIN

点击保存关闭

在客户端命令中输入

source /etc/profile

验证是否安装成功

go version  或go env

<think>好的,我现在需要帮助用户在Ubuntu安装CUDA进行环境配置。首先,我得回忆一下自己之前处理类似问题的经验,或者查找相关的资料。用户提供的引用中有几个教程链接,可能需要参考这些步骤。 首先,安装CUDA通常需要先安装合适的Nvidia驱动。因为CUDA依赖Nvidia的显卡驱动,所以第一步应该是检查系统是否已经安装了正确的驱动。如果驱动没装或者版本不对,安装CUDA可能会出问题。根据引用[1],用户可能需要在安装CUDA之前安装Nvidia驱动。不过引用[3]提到在安装CUDA时,可能会附带安装驱动,所以这里可能需要确认是否需要分开安装还是CUDA安装包已经包含驱动。 接下来,确定系统支持的CUDA版本。用户的需求可能因不同的深度学习框架而异,比如TensorFlow或PyTorch通常有特定的CUDA版本要求。用户需要根据自己的需求选择合适的CUDA版本。例如,如果用户需要CUDA 12.1,那么需要下载对应的安装包,如引用[3]中的例子是CUDA 12.1。 然后,下载CUDA的安装包。官网提供了不同版本的runfile,用户需要根据自己的系统架构(比如x86_64)下载对应的文件。引用[3]提到使用wget命令下载,然后运行sudo sh命令执行.run文件。安装过程中需要接受许可协议,输入accept,然后选择安装选项。这里可能需要特别注意是否安装驱动,如果用户已经安装了驱动,可能需要取消选中驱动安装的选项,避免冲突。 安装完成后,配置环境变量是重要的一步。根据引用[2],需要将CUDA的路径添加到.bashrc文件中,包括PATH和LD_LIBRARY_PATH。这样系统才能找到CUDA的工具和库。例如,添加export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH和export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH,然后source ~/.bashrc使配置生效。 验证安装是否成功通常使用nvcc -V命令查看CUDA编译器版本,以及运行示例程序如deviceQuery来确认CUDA是否可以正常识别显卡。这一步能帮助用户确认安装是否无误。 另外,用户可能还需要安装cuDNN,这是NVIDIA的深度神经网络库,很多深度学习框架依赖它。安装cuDNN通常需要下载对应的压缩包,解压后复制到CUDA的安装目录,设置相应的权限。这部分可能不在用户当前的问题范围内,但可能需要提及作为后续步骤。 用户提到的引用[4]还涉及ZED SDK的安装,这可能是一些特定应用的环境配置,比如3D摄像头开发。这部分可能需要额外的步骤,比如赋予.run文件执行权限,运行安装程序。但用户的问题主要集中在CUDA安装,所以可能需要简要提及相关扩展配置。 在安装过程中,可能会遇到一些问题,比如驱动冲突、依赖缺失、环境变量配置错误等。需要提醒用户在安装前禁用Nouveau驱动,关闭图形界面进入命令行模式,以避免安装过程中的冲突。同时,安装完成后,重启系统以确保所有配置生效。 总结步骤应该是:安装驱动(如果需要)→ 下载CUDA安装包 → 执行安装选择选项 → 配置环境变量 → 验证安装。需要确保每一步都清晰,给出具体的命令示例,方便用户复制粘贴操作。此外,注意不同CUDA版本的路径可能不同,例如CUDA 12.1的路径是/usr/local/cuda-12.1,而旧版本可能是/usr/local/cuda-10.0等,用户需要根据实际安装版本调整路径。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能遇到的后续问题,比如版本兼容性、多版本管理、安装后的测试、常见错误的解决方法等,这些都可以作为相关问题提出。</think>### Ubuntu系统安装CUDA与环境配置指南 #### 一、安装前准备 1. **确认显卡支持** 执行命令查看NVIDIA显卡型号是否支持CUDA: ```bash lspci | grep -i nvidia ``` 2. **检查系统依赖** 安装基础编译工具链: ```bash sudo apt-get install build-essential ``` 3. **禁用Nouveau驱动** - 创建配置文件: ```bash sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf ``` - 添加内容: ``` blacklist nouveau options nouveau modeset=0 ``` - 更新内核重启: ```bash sudo update-initramfs -u sudo reboot ``` --- #### 二、安装CUDA Toolkit 1. **下载CUDA安装包** - 访问[官网](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)选择对应版本(如CUDA 12.1) - 使用wget直接下载: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run ``` 2. **执行安装程序** - 赋予执行权限运行: ```bash sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run ``` - **关键配置选项**: - 输入`accept`接受协议 - 取消勾选`Driver`(若已单独安装驱动)[^3] - 确认安装路径为`/usr/local/cuda-12.1` --- #### 三、环境变量配置 1. **添加CUDA路径到系统变量** ```bash sudo vim ~/.bashrc ``` 在文件末尾添加: ```bash export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 更新配置: ```bash source ~/.bashrc ``` --- #### 四、验证安装 1. **检查CUDA编译器版本** ```bash nvcc -V ``` 输出应显示类似: ``` nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation Built on Wed_Jun_14_16:58:45_PDT_2023 Cuda compilation tools, release 12.1, V12.1.105 ``` 2. **运行示例程序** - 编译示例代码: ```bash cd /usr/local/cuda-12.1/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ``` - 执行验证: ```bash ./deviceQuery ``` 出现`Result = PASS`即表示安装成功。 --- #### 五、扩展配置(可选) 1. **安装cuDNN** - 下载对应版本的[cuDNN](https://developer.nvidia.com/cudnn) - 解压复制文件到CUDA目录: ```bash sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-12.1/include/ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-12.1/lib64/ ``` 2. **多版本CUDA管理** 通过软链接切换默认版本: ```bash sudo ln -sf /usr/local/cuda-12.1 /usr/local/cuda ``` ---
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