执行文件路径的变量:$PATH(PATH变量简介)

本文介绍了Linux环境下PATH变量的作用及配置方式。PATH变量定义了系统搜索执行文件的目录顺序,通过echo $PATH命令可以查看当前设置。

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执行文件路径的变量:$PATH

在Linux中,PATH是环境变量,在执行命令时,系统会按照PATH的设置,去每个PATH定义的路径下搜索执行文件,先搜索到的文件先执行。

输入命令echo $PATH,其中echo表示“显示”的意思,而PATH前面的$表示后面接的是变量,所以就会显示出当前的PATH了。

[root@localhost ~]# echo $PATH
/opt/qtcreator-2.5.2/bin::/usr/local/Trolltech/Qt-4.7.4/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin

可以看出,/bin在PATH的设置中,可以找到相应的执行文件。PATH对于执行文件来说,是一个很重要的“变量”,其主要用来规范命令搜索的目录。每个目录是有顺序的,每个目录中间以“:”分割。


摘自《鸟哥的Linux私房菜——基础学习篇》 人民邮电出版社 P118



<think>好的,用户遇到了在Linux系统中设置CUDA环境变量时出现的无效标识符问题,具体错误是执行`export /usr/local/cuda/lib64`时报错。我需要仔细分析这个问题,找出可能的原因,并提供正确的解决方法。 首先,用户使用的命令是`export /usr/local/cuda/lib64`,这显然不符合环境变量设置的语法。`export`命令的正确用法应该是将变量名和值以`变量名=值`的形式赋值,然后导出。而用户直接写了路径,没有指定变量名,导致系统无法识别,因此报错“不是有效标识符”。 接下来,我需要回忆Linux环境变量的设置方法。通常,添加库路径到环境变量中,常用的变量是`LD_LIBRARY_PATH`。正确的命令应该是将路径添加到这个变量中,比如`export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH`。这样,系统就能正确识别变量名,并将路径添加到现有的库路径中。 此外,用户可能希望永久设置这个环境变量,而不是每次登录都手动执行。这时候需要修改shell的配置文件,比如`.bashrc`或`.bash_profile`。在文件中添加`export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH`这一行,保存后执行`source ~/.bashrc`使配置生效。 同时,我需要确认用户是否正确安装了CUDA和CuDNN。根据用户提供的引用信息,可以通过检查`/usr/local/cuda/include/cudnn.h`是否存在来确认CuDNN是否安装。如果文件存在,说明CuDNN已经安装,否则需要先安装CuDNN。 可能用户还有其他环境变量需要设置,比如`PATH`中添加CUDA的二进制路径,通常是`/usr/local/cuda/bin`。这部分如果用户没有设置,也可能导致其他问题,但当前的问题主要集中在`LD_LIBRARY_PATH`的设置上。 总结下来,用户的错误在于没有正确使用`export`命令的语法,缺少变量名。解决方案是提供正确的命令,并指导如何永久设置环境变量,同时确认相关软件的正确安装。</think>### 问题分析 `export /usr/local/cuda/lib64` 报错的原因是:**环境变量设置语法错误**。 `export` 命令的规范格式为 `export 变量名=值`,而路径 `/usr/local/cuda/lib64` 缺少变量名和赋值符号 `=`,因此被系统识别为无效标识符。 --- ### 解决方案 #### 1. 正确设置环境变量 若需要将 CUDA 库路径添加到 `LD_LIBRARY_PATH`,应使用: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### 2. 永久生效配置(推荐) 将以下内容添加到 shell 配置文件(如 `~/.bashrc` 或 `~/.zshrc`): ```bash # CUDA 配置 export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 执行 `source ~/.bashrc` 立即生效[^1]。 --- ### 验证步骤 1. 检查 CUDA 版本: ```bash nvcc --version ``` 2. 验证 CuDNN 安装: ```bash cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` --- ### 常见问题补充 若出现 `nvcc not found` 错误,说明 `PATH` 未包含 CUDA 二进制目录,需按上述步骤配置 `PATH` 环境变量。 ---
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