ubuntu18.04系统PyTorch如何添加到环境变量中
时间: 2024-05-09 11:21:30 浏览: 5
1. 打开终端,使用以下命令进入.bashrc文件:
```
nano ~/.bashrc
```
2. 在文件末尾添加以下内容:
```
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/home/your_username/anaconda3/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/home/your_username/anaconda3/lib:$LD_LIBRARY_PATH
```
其中,your_username需要改成你的用户名。
3. 保存文件后,使用以下命令使其生效:
```
source ~/.bashrc
```
4. 测试是否添加成功,使用以下命令:
```
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
```
如果能够输出PyTorch的版本号,则说明添加成功。
相关问题
ubuntu18.04安装pytorch和cuda
安装PyTorch和CUDA可以按照以下步骤进行:
1. 首先,确保您的Ubuntu 18.04系统已经安装了CUDA驱动程序。您可以通过以下命令检查CUDA版本:`nvcc --version`。如果CUDA没有安装,则可以按照NVIDIA官方文档提供的步骤进行安装。
2. 接下来,您可以使用以下命令来安装PyTorch:
```
sudo pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
```
这将安装PyTorch 1.0.0版本,同时会自动安装与CUDA 10.0兼容的版本。
3. 在安装完成后,您可以使用以下命令来测试PyTorch和CUDA是否正常工作:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
如果输出的版本号与安装的版本一致,并且cuda.is_available()返回True,则表示安装成功。
注意:在安装PyTorch之前,请确保您已经安装了适合您的CUDA版本的驱动程序,并且已经正确配置了CUDA环境变量。
ubuntu18.04 yolov8环境配置
引用中提到,默认的yolov5版本是v6.1,要求的python环境是python>=3.7.0。而引用中提到,需要在.bashrc文件中添加环境变量。因此,配置ubuntu18.04的yolov8环境的步骤如下:
1. 确保你的ubuntu18.04系统已经安装了python3.7及以上的版本。
2. 下载并安装CUDA 11.1,可以按照引用中提供的命令进行操作。
3. 配置CUDA环境变量,在终端中运行以下命令:
```
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
这将会将CUDA的bin和lib路径添加到环境变量中。
4. 下载并安装PyTorch,可以使用以下命令:
```
pip install torch torchvision
```
5. 克隆yolov8的代码库,可以使用以下命令:
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
6. 进入yolov5目录,并下载yolov8预训练模型权重文件:
```
cd yolov5
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v8.0/yolov5x.pt
```
这将会下载yolov8的预训练模型权重文件。
7. 完成以上步骤后,你的ubuntu18.04系统就已经配置好了yolov8的环境。