上述export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/hdf5/lib是临时加入环境变量，如何永久加入呢

如果你想永久添加LD_LIBRARY_PATH环境变量，可以通过修改bash配置文件来实现。以下是一种常见的方法：

1. 打开终端，并使用文本编辑器（如vi、nano等）打开你的bash配置文件。一般来说，bash配置文件的名称为`.bashrc`或者`.bash_profile`。

   vi ~/.bashrc

2. 在文件的末尾添加以下行：

   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/hdf5/lib

这行代码将会把`/usr/local/hdf5/lib`路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。

3. 保存并关闭文件。

4. 在终端中执行以下命令，使配置文件生效：

   source ~/.bashrc

或者直接重新启动终端。

现在，LD_LIBRARY_PATH环境变量已经永久添加了新的路径。你可以通过运行`echo $LD_LIBRARY_PATH`命令来验证它是否被正确设置。

相关问题

Ubuntu安装并行libhdf5

要在Ubuntu上安装并行的libhdf5，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端，并使用以下命令更新软件包列表：

   sudo apt-get update

2. 安装必要的依赖项：

   sudo apt-get install build-essential
   sudo apt-get install libopenmpi-dev openmpi-bin

3. 下载并解压缩libhdf5源码：

   wget https://support.hdfgroup.org/ftp/HDF5/releases/hdf5-1.10/hdf5-1.10.7/src/hdf5-1.10.7.tar.gz
   tar -xvf hdf5-1.10.7.tar.gz
   cd hdf5-1.10.7

4. 配置并编译libhdf5：

   ./configure --enable-parallel --prefix=/usr/local/hdf5
   make
   sudo make install

注意：`--enable-parallel`参数启用并行支持。

5. 设置环境变量：

   echo 'export HDF5_INSTALL="/usr/local/hdf5"' >> ~/.bashrc
   echo 'export PATH="$HDF5_INSTALL/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
   echo 'export LD_LIBRARY_PATH="$HDF5_INSTALL/lib:$LD_LIBRARY_PATH"' >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc

6. 验证安装是否成功：

   h5cc -showconfig

如果输出中包含“parallel HDF5”字样，则表示安装成功。

现在，您已经成功在Ubuntu上安装了并行的libhdf5。

centos7中cuda=10.2下安装caffe步骤

以下是在CentOS 7系统中安装CUDA 10.2和Caffe的步骤：

1. 安装CUDA 10.2

首先，需要安装CUDA 10.2。可以从NVIDIA官网上下载对应的安装包，或者使用以下命令安装：

sudo yum update
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-repo-rhel7-10.2.89-1.x86_64.rpm
sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-10.2.89-1.x86_64.rpm
sudo yum clean all
sudo yum install -y cuda

2. 安装依赖

sudo yum install -y epel-release
sudo yum install -y git gcc g++ cmake protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-devel
sudo yum install -y blas-devel lapack-devel atlas-devel
sudo yum install -y python-devel python-pip python-wheel python-numpy python-scipy python-matplotlib python-pandas python-sympy python-nose
sudo yum install -y gflags-devel glog-devel lmdb-devel

3. 克隆Caffe源码

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffe
git checkout caffe-1.0

4. 编译Caffe

cp Makefile.config.example Makefile.config

打开Makefile.config文件，修改以下内容：

- 修改CUDA_ARCH为自己的显卡架构，例如：CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_61,code=sm_61
- 去掉WITH_PYTHON_LAYER := 1前面的注释符号#
- 如果需要使用cuDNN，去掉USE_CUDNN := 1前面的注释符号#

make all -j$(nproc)
make test -j$(nproc)
make runtest -j$(nproc)
make pycaffe -j$(nproc)

5. 配置环境变量

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

现在，Caffe已经安装成功，可以使用以下命令测试：

python
>>> import caffe