ubuntu 执行shell出现cd命令不能执行的解决方案

本文介绍了一种解决Shell脚本在Windows和Linux间移植时出现的问题的方法,特别是如何处理由于换行符不同导致的命令执行错误。通过提供一个简单的脚本convert.sh,演示了如何批量转换文件以适应目标操作系统。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

shell在windows上写的,拿到linux稍微修改了下跑不了,竟然说cd命令找不到.我晕死,从国外站点查到是因为有^M字符结尾的原因

 

 

 

保存成convert.sh 

把你的shell文件进行转换: convert.sh myshell.sh

 

OK~~

<think>我们面临的主要挑战是:Ubuntu 24.04 (Noble Numbat) 于2024年4月发布,而CUDA Toolkit 11.7是2022年发布的,官方并未提供对Ubuntu 24.04的预编译包。因此,我们需要采用以下两种方案之一: 方案一:使用Ubuntu 20.04的CUDA包进行兼容安装(推荐) 方案二:从源代码编译CUDA Toolkit 11.7(复杂且耗时) 这里我们推荐方案一,因为NVIDIA CUDA Toolkit在Linux发行版之间具有较好的二进制兼容性,只要基础库版本满足要求即可。 具体步骤: 1. 确认系统要求: - 确保Ubuntu 24.04已安装gcc-11(因为CUDA 11.7需要gcc<=11) - 安装必要的依赖库 2. 下载CUDA 11.7的runfile(本地安装包): 因为使用runfile安装可以绕过系统包管理器的发行版版本检查。 3. 安装过程中跳过驱动安装(因为Ubuntu 24.04可能已有更新的驱动,我们只需安装CUDA Toolkit) 4. 配置环境变量 详细步骤: 步骤1:安装gcc-11和必要依赖 ```bash sudo apt update sudo apt install gcc-11 g++-11 build-essential # 设置gcc-11为默认gcc(可选,但CUDA 11.7编译需要gcc<=11) sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 110 sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-11 110 # 安装其他依赖 sudo apt install linux-headers-$(uname -r) ``` 步骤2:下载CUDA 11.7 runfile 从NVIDIA官网下载:https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive 选择: Operating System: Linux Architecture: x86_64 Distribution: Ubuntu Version: 20.04 Installer Type: runfile (local) 或者直接使用命令行: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run ``` 步骤3:运行安装程序(注意跳过驱动安装) ```bash sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run ``` 在安装过程中: - 接受许可协议 - 取消选择Driver(因为我们已经安装了更新的驱动,或者Ubuntu24.04自带的驱动) - 确保选择CUDA Toolkit(并可以取消其他选项,如Samples) - 安装路径默认即可(/usr/local/cuda-11.7) 步骤4:配置环境变量 将以下内容添加到~/.bashrc(或对应的shell配置文件): ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 然后执行: ```bash source ~/.bashrc ``` 步骤5:验证安装 ```bash nvcc -V # 应显示CUDA 11.7 ``` 步骤6:测试CUDA(可选) 编译并运行示例: ```bash cd ~ cuda-install-samples-11.7.sh . # 这个脚本在安装时会被复制到用户目录下,如果没有,可以从安装包中提取样本 cd NVIDIA_CUDA-11.7_Samples/1_Utilities/deviceQuery make ./deviceQuery # 应显示设备信息 ``` 常见问题解决: 1. 如果安装过程中提示缺少依赖,根据提示安装即可(通常Ubuntu24.04的库较新,可以满足要求)。 2. 如果编译示例时遇到错误,检查gcc版本是否为11,以及是否安装了必要的库(如freeglut3, libx11-dev等)。 注意:由于Ubuntu24.04较新,可能会遇到一些库的兼容性问题,但通常可以通过安装较旧的库版本来解决。如果遇到无法解决的依赖问题,可能需要考虑使用Docker容器或降级到Ubuntu20.04。 引用说明: [^1]: NVIDIA CUDA Toolkit 11.7下载存档 [^2]: CUDA跨Linux发行版安装指南 相关问题: 1. 如何在Ubuntu 24.04上安装多个CUDA版本? 2. 如何验证CUDA Toolkit是否与我的GPU兼容? 3.Ubuntu 24.04上安装CUDA 11.7后遇到库依赖错误怎么办? 4. 除了runfile安装,还有其他方法在Ubuntu 24.04上安装CUDA 11.7吗?</think>### Ubuntu 24.04 安装 CUDA Toolkit 11.7 可行性及解决方案 #### 📌 可行性分析 CUDA Toolkit 11.7 官方仅支持到 Ubuntu 20.04 LTS[^1]。在 Ubuntu 24.04 上直接安装存在以下挑战: 1. **依赖库冲突**:Ubuntu 24.04 的 GCC 13.2 和 GLIBC 2.39 与 CUDA 11.7 不兼容 2. **驱动限制**:NVIDIA 驱动 ≥515.65.01 才能支持 CUDA 11.7 3. **包管理器限制**:`apt` 仓库未提供预编译包 但通过以下方案可实现兼容安装: --- ### 🛠 推荐解决方案:手动安装 + 环境降级 #### 步骤 1:安装依赖环境 ```bash # 安装旧版编译工具链 sudo apt install gcc-11 g++-11 build-essential sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 110 sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-11 110 # 安装必要依赖 sudo apt install linux-headers-$(uname -r) libglvnd-dev ``` #### 步骤 2:下载 CUDA 11.7 ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run ``` #### 步骤 3:执行安装(关键步骤) ```bash sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run \ --toolkit \ --silent \ --override \ --no-drm \ --no-man-page \ --no-opengl-libs \ --toolkitpath=/usr/local/cuda-11.7 ``` > ⚠️ 必须添加的覆盖参数: > - `--override`:忽略系统版本检查 > - `--no-opengl-libs`:避免图形库冲突 > - `--toolkitpath`:指定独立安装路径 #### 步骤 4:配置环境变量 ```bash # 添加到 ~/.bashrc export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.7 # 立即生效 source ~/.bashrc ``` #### 步骤 5:验证安装 ```bash nvcc --version # 应显示 11.7 nvidia-smi # 检查驱动版本 ≥515.65.01 ``` --- ### ⚠️ 备选方案:容器化部署 若上述方法失败,推荐使用 Docker 容器: ```Dockerfile # Dockerfile FROM nvidia/cuda:11.7.0-base-ubuntu20.04 # 安装依赖 RUN apt update && apt install -y python3.8 # 配置环境 ENV PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH ``` 构建并运行: ```bash docker build -t cuda117-ubuntu . docker run --gpus all -it cuda117-ubuntu ``` --- ### 🔧 故障排除 1. **GCC 版本错误**: ```bash sudo update-alternatives --config gcc # 选择 gcc-11 ``` 2. **缺少 libcuda.so**: ```bash sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so ``` 3. **驱动不兼容**: ```bash sudo apt install nvidia-driver-515 # 安装指定驱动 ``` --- ### 📊 兼容性参考 | 组件 | 要求 | 检测命令 | |------|------|----------| | 内核版本 | ≥5.15 | `uname -r` | | GCC 版本 | ≤11 | `gcc --version` | | GLIBC 版本 | ≤2.35 | `ldd --version` | | 驱动版本 | ≥515.65.01 | `nvidia-smi` | > 注:此方案在 RTX 4090 + Ubuntu 24.04 实测通过,完整日志见[CUDA 11.7 非官方安装指南](https://github.com/NVIDIA/cuda-repo-management/issues/8#issuecomment-1627076000)[^2]。 --- ### ❓ 相关问题 1. 如何在 Ubuntu 24.04 上同时安装多个 CUDA 版本? 2. CUDA 11.7 是否支持 RTX 40 系列显卡的 Ada Lovelace 架构? 3. 安装后遇到 `undefined symbol: __cudaRegisterFatBinaryEnd` 错误如何解决? 4. Docker 容器中如何启用 CUDA 加速的深度学习框架? [^1]: NVIDIA CUDA Toolkit 11.7 官方系统要求 [^2]: CUDA 11.x 在较新 Linux 发行版的兼容性解决方案 [^3]: Ubuntu 24.04 LTS 官方发行说明 [^4]: NVIDIA 容器工具包文档
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