ubuntu修改默认jdk

本文介绍如何在Ubuntu系统中配置默认的Java Development Kit (JDK),确保系统使用指定版本的JDK,例如Sun的JDK而非OpenJDK。通过使用update-alternatives命令可以设置系统默认的java和javac命令。

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修改系统默认jdk

 

由于ubuntu中可能会有默认的jdk,如openjdk,所以,为了使默认使用的是我们安装的jdk,还要进行如下工作。
执行代码:

 

sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /usr/jdk/jdk1.7.0_67/bin/java 300sudo update-alternatives --install /usr/bin/javac javac /usr/jdk/jdk1.7.0_67/bin/javac 300

 

然后执行代码:

sudo update-alternatives --config java

通过这一步选择系统默认的jdk
这样,再在shell中输入代码:

java -version

就会显示系统使用的java是sun的java。

转载于:https://www.cnblogs.com/wwicked/p/4871408.html

<think>好的,我现在需要帮助用户在云服务器上安装Miniconda并配置支持CUDAPyTorch。首先,我需要回顾一下自己已有的知识,确保步骤正确无误。 首先,用户提到要安装Miniconda。我记得安装Miniconda通常是通过下载安装脚本然后运行它。参考中的例子使用了清华大学的镜像,这能加快下载速度,特别是在国内服务器上。所以第一步应该是下载最新的Miniconda安装脚本。用户提供的命令是wget加上镜像地址,这个步骤是正确的。安装过程中需要注意执行bash脚本来安装,并且记得同意许可协议,选择安装路径,或者使用默认路径。安装完成后需要初始化conda,或者将conda添加到PATH环境变量中,这样用户可以直接使用conda命令。 接下来是配置conda的环境。用户可能需要创建一个新的环境来安装PyTorch,这样可以避免与其他项目的依赖冲突。使用conda create命令创建环境,然后激活该环境。这里可能需要指定Python版本,比如Python 3.8或3.9,根据PyTorch的支持情况。 然后安装PyTorchPyTorch官网推荐使用conda或者pip安装。为了兼容性更好,可能conda更合适,但有时候conda的版本更新可能不如pip及时。需要确认CUDA的版本,用户服务器的GPU驱动是否支持该CUDA版本。例如,如果用户安装的是CUDA 11.7,那么对应的PyTorch命令应该是conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia。或者根据官网的最新安装指南选择合适的命令。此外,可能还需要安装cudatoolkit来确保CUDA工具包的存在。 安装完成后,需要验证CUDA是否可用。通常是在Python中导入torch,然后检查torch.cuda.is_available()返回是否为True。如果返回False,可能的问题包括CUDA驱动未安装,或者PyTorch版本与CUDA版本不匹配,或者没有正确安装GPU版本的PyTorch。 可能还需要注意的几点:云服务器操作系统,比如是Ubuntu还是CentOS,不同系统的依赖可能不同,需要安装相应的开发工具驱动。例如,NVIDIA驱动需要预先安装,而conda可能不会处理这个部分,用户可能需要单独安装驱动。如果用户没有安装NVIDIA驱动,可能需要先安装,比如通过apt-get安装nvidia-driver-xxx,或者使用官方的.run文件安装。这一步可能比较复杂,需要根据不同的系统处理。 另外,conda的换可能也是需要的,比如添加清华或者其他国内镜像,加快下载速度。但需要注意,PyTorch的官方频道可能已经包含了所需的CUDA依赖,如果换可能需要配置正确的通道优先级。 总结步骤应该是: 1. 安装Miniconda:下载脚本,运行安装,初始化。 2. 创建并激活conda环境。 3. 安装支持CUDAPyTorch,使用condapip命令。 4. 验证安装,检查CUDA是否可用。 5. 处理可能的依赖问题,比如NVIDIA驱动、CUDA工具包等。 可能的问题点在于用户是否已经安装了合适的NVIDIA驱动,如果驱动未安装,那么即使PyTorch安装了CUDA版本,也无法检测到GPU。这时候需要指导用户如何安装驱动,或者检查驱动版本是否符合CUDA的要求。 现在,需要将这些步骤整理成清晰的中文回答,按照用户的要求使用正确的LaTeX格式,例如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,不过在这个问题中可能不太涉及数学公式,但如果有的话需要正确应用。同时,生成相关问题,可能涉及安装过程中的常见问题,环境配置,版本兼容性等。 需要确保所有命令正确无误,特别是PyTorch的安装命令,可能需要查阅最新的官方文档确认。例如,访问PyTorch官网,查看当前推荐的安装命令,确保用户使用的命令是最新的,避免过时的命令导致安装错误。 最后,回答中需要引用用户提供的参考内容,即引用[1]中的安装Miniconda命令。但用户提供的引用似乎只是安装Miniconda的部分,而后续步骤可能需要其他引用或自行补充。不过用户可能没有提供其他引用,所以可能只需在安装Miniconda的部分添加引用标识。 综上所述,分步骤回答,确保每个步骤清晰,命令正确,并处理可能的依赖问题,最后验证安装成功。</think>以下是在云端服务器上使用Miniconda安装支持CUDAPyTorch的步骤: --- ### **1. 安装Miniconda** - 下载最新版Miniconda安装脚本: ```bash wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh [^1] ``` - 运行安装脚本并遵循提示(默认安装路径为`/root/miniconda3`): ```bash bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` - 激活conda环境: ```bash source ~/.bashrc # 或重新连接终端 ``` --- ### **2. 创建并激活Conda环境** - 新建一个独立环境(例如名为`pytorch_env`): ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 ``` - 激活环境: ```bash conda activate pytorch_env ``` --- ### **3. 安装支持CUDAPyTorch** - 通过Conda安装PyTorchCUDA工具包(以CUDA 11.7为例): ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia ``` 或使用Pip安装(需确保已安装对应版本的CUDA驱动): ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` --- ### **4. 验证CUDA支持** - 运行Python并执行以下代码: ```python import torch print(torch.__version__) # 查看PyTorch版本 print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 显示GPU型号 ``` --- ### **常见问题排查** 1. **CUDA不可用**: - 检查NVIDIA驱动是否安装:`nvidia-smi`。 - 确保驱动版本与PyTorch要求的CUDA版本兼容。 2. **依赖冲突**: - 使用Conda而非Pip可减少依赖冲突。 3. **网络问题**: - 配置Conda清华镜像加速下载: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ ``` ---
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