ubuntu20.04系统下protobuf配置环境变量

可以通过以下步骤配置protobuf环境变量：

1. 打开终端，输入命令sudo apt-get install protobuf-compiler安装protobuf编译器。

2. 安装完成后，输入命令sudo find / -name "protoc"查找protoc编译器的安装路径。

3. 找到protoc编译器的安装路径后，输入命令sudo gedit ~/.bashrc打开bashrc文件。

4. 在文件末尾添加export PATH=$PATH:/path/to/protoc/bin，其中/path/to/protoc/bin为protoc编译器的安装路径。

5. 保存文件并退出，输入命令source ~/.bashrc使配置生效。

6. 输入命令protoc --version测试protobuf环境变量是否配置成功。

希望这个回答能够帮到你。

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ubuntu20.04中通过源码安装的protobuf如何配置环境变量

安装protobuf后，需要将其路径添加到系统的环境变量中，以下是在Ubuntu 20.04中配置protobuf环境变量的步骤：

1. 打开终端，进入家目录：

cd ~

2. 编辑bashrc文件：

nano .bashrc

3. 在文件末尾添加以下内容（假设protobuf安装路径为/usr/local/protobuf）：

export PATH=$PATH:/usr/local/protobuf/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/protobuf/lib

4. 保存文件并退出nano编辑器。使用下面的命令使配置生效：

source .bashrc

现在protobuf的路径已经被添加到环境变量中，你可以在终端中运行相关的命令了。

如何在Ubuntu20.04系统上正确地安装PyTorch 1.5版本？

在Ubuntu 20.04系统上安装PyTorch 1.5版本，你需要遵循以下步骤：

1. **更新包列表**:
打开终端并运行：

   sudo apt-get update

2. **安装依赖库**:
PyTorch需要一些额外的依赖，如CUDA（如果你打算使用GPU加速），可以先安装它们：

   sudo apt-get install -y build-essential python3-dev libopenblas-dev lipo libatlas-base-dev gfortran libprotobuf-dev protobuf-compiler libssl-dev libffi-dev libncurses5-dev libzmq3-dev libcurl4-openssl-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libhdf5-dev cmake

如果要用GPU，还需要安装对应版本的CUDA和cuDNN。

3. **下载并配置**
首次安装PyTorch时，建议从GitHub克隆官方仓库：

   git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git
   cd pytorch

然后切换到1.5分支：

   git checkout v1.5.0

4. **构建安装**:
进入PyTorch目录后，设置环境变量，例如CUDA路径：

   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
   export CUDNN_HOME=$CUDA_HOME/lib/x64

接着执行编译和安装命令：

   bash torch/install.sh --cuda-version=10.2

或者指定你的CUDA版本，例如`--cuda-version=11.0`。这个脚本会自动检测并配置合适的选项。

5. **激活环境**:
安装完成后，你可以通过创建一个Python虚拟环境来激活PyTorch：

   python3 -m venv my_torch_env
   source my_torch_env/bin/activate

现在你应该可以在虚拟环境中使用PyTorch 1.5了。如果想全局安装，可以去掉`--editable`选项。