1、Ubuntu下安装软件报错

在尝试在Ubuntu系统中安装git时遇到了错误,错误显示存在多个未满足的依赖,包括liberror-perl, git-man等。博客提出了删除未完全安装的软件libqglviewer-qt4-dev作为解决方案。" 80376442,5658945,Oracle数据库:表空间、数据文件、schema与表的逻辑关系解析,"['数据库理论', 'Oracle数据库', '数据库管理']

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今天在ubuntu下安装任何软件都提示以下错误:

ideallic@ubuntu:~$ sudo apt-get install git
[sudo] password for ideallic:
Reading package lists... Done
Building dependency tree       
Reading state information... Done
You might want to run 'apt-get -f install' to correct these:
The following packages have unmet dependencies:
 git : Depends: liberror-perl but it is not going to be installed
       Depends: git-man (> 1:1.9.1) but it is not going to be installed
       Depends: git-man (< 1:1.9.1-.) but it is not going to be installed
 libqglviewer-qt4-dev:i386 : Depends: libqglviewer-qt4-2:i386 (= 2.3.4-4ubuntu2) but it is not installable
                             Depends: li

### 解决方案概述 在 Ubuntu 18.04 上安装 CUDA 遇到错误可能由多种原因引起,例如优先级设置不当、依赖项缺失或软件源配置不正确。以下是针对该问题的具体解决方案。 --- #### 一、优先级设置调整 为了确保 CUDA 软件仓库具有较高的优先级,可以通过创建 pin 文件来实现这一目标。具体操作如下: 运行以下命令以获取并移动 `cuda-ubuntu1804.pin` 文件至指定目录: ```bash $ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin $ sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 ``` 此步骤有助于防止其他版本的库覆盖 CUDA 安装所需的特定版本[^1]。 --- #### 二、手动下载 TensorFlow GPU 版本轮子文件 如果在安装过程中某些 Python 包(如 NumPy、Six、Protobuf 或 Wheel)无法正常下载,则可以尝试手动安装这些包。通过以下方法解决依赖问题: 使用以下命令手动安装 TensorFlow 的 GPU 支持版本: ```bash sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl ``` 这一步骤能够有效处理因网络连接不稳定而导致的部分依赖包未能成功下载的情况[^2]。 --- #### 三、卸载已损坏的 PyTorch 安装 当先前安装的 PyTorch 可能干扰当前环境时,建议彻底清除旧版安装后再重新构建新环境。执行以下指令完成清理工作: 首先利用 Pip 工具移除现有 PyTorch 组件: ```bash pip uninstall torch ``` 接着进入 PyTorch 源码所在路径,并调用其自带脚本来进一步净化残留数据: ```bash python setup.py clean ``` 上述过程可减少潜在冲突风险,从而提升后续 CUDA 设置成功率[^3]。 --- ### 总结 综合以上措施——即合理设定 APT 存储库偏好级别、预先准备好必要的外部资源以及妥善处置既有框架遗留影响——通常足以克服大多数与之关联的技术难题。
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