ubuntu下如何让export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/bin/../lib:$LD_LIBRARY_PATH永久生效

在Ubuntu下，可以通过修改.bashrc文件来实现让export LD_LIBRARY_PATH永久生效的目的。下面是具体的步骤：

1. 打开终端，输入以下命令打开.bashrc文件：

nano ~/.bashrc

2. 在打开的.bashrc文件中，找到一个空行或者文件末尾，添加以下内容：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/bin/../lib:$LD_LIBRARY_PATH

3. 按下Ctrl + X，然后按下Y键保存修改。

4. 重新加载.bashrc文件，使修改生效：

source ~/.bashrc

现在，export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/bin/../lib:$LD_LIBRARY_PATH就会在每次启动终端时自动生效。

相关问题

Please make sure that PATH includes /usr/local/cuda- 11.6/bin LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-11.6/lib64，or,add /usr/local/cud

a-11.6/bin and /usr/local/cuda-11.6/lib64 to your PATH and LD_LIBRARY_PATH environment variables respectively.

这个提示是因为您需要将 CUDA 的路径添加到环境变量中，以便您的程序可以正确地使用 CUDA。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端并输入以下命令：

   export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

这将在当前终端会话中将 CUDA 路径添加到 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中。

2. 如果您希望在每次启动终端时自动设置这些环境变量，则可以将上述命令添加到您的 shell 配置文件中。例如，在 Ubuntu 中，您可以将它们添加到 ~/.bashrc 文件中：

   echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
   echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc

这将在每次启动终端时自动将 CUDA 路径添加到 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中。

RUN export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin${PATH:+:${PATH}} && export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} && sed -i s@/archive.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com/@g /etc/apt/sources.list RUN apt-get clean RUN apt-get update && apt-get install -y \ python3 python3-pip libopencv-dev \ python3-opencv \ build-essential yasm cmake libtool libc6 libc6-dev unzip wget libnuma1 libnuma-dev \ libgstreamer1.0-0 gstreamer1.0-plugins-base gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-bad \ gstreamer1.0-plugins-ugly gstreamer1.0-libav gstreamer1.0-doc gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-x \ gstreamer1.0-alsa gstreamer1.0-gl gstreamer1.0-gtk3 gstreamer1.0-qt5 gstreamer1.0-pulseaudio \ libglib2.0-dev libgstrtspserver-1.0-dev gstreamer1.0-rtsp

这段代码是用于在一个Docker容器中安装一些软件包和依赖项。具体来说，它执行以下操作：

1. 设置CUDA路径和库路径的环境变量。
2. 将Ubuntu软件源更改为阿里云镜像，以加快软件包下载速度。
3. 清理apt-get缓存。
4. 更新apt-get软件包列表。
5. 使用apt-get安装一系列软件包和依赖项，包括Python 3、pip、OpenCV开发库、GStreamer多媒体框架等。

这些操作旨在为容器配置一个适合开发的环境，使其能够支持Python编程、图像处理和多媒体处理等任务。