要验证 ld_library_path 是否已成功设置,你可以查看conda环境的配置文件。对于Unix/Linux系统,这通常位于 ~/.conda/envs/<env_name>/.condarc 文件中。你可以使用以下命令来查看文件内容: bash cat ~/.conda/envs/myenv/.condarc 在文件中,你应该能看到类似这样的内容: yaml env_vars: ld_library_...
您可以从NVIDIA官网下载并安装与您的GPU兼容的CUDA和cuDNN版本。步骤2:配置LD_LIBRARY_PATH环境变量接下来,您需要将CUDA和cuDNN库的路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。打开终端,并执行以下命令: export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 这将把CUDA库的路径添加到LD_LIBRARY_PATH中。
我创建了一个 Conda 环境(myenv),并在这个环境中构建了一个 Python 扩展(使用distutils)。我的图书馆使用了一些同时存在于/usr/local/lib和/home/user/miniconda3/envs/myenv/lib.在myenv中,LD_LIBRARY_PATH为空,但ldd mylib.so显示我的库链接到/home/user/miniconda3/envs/myenv/lib. 这是有道理的,但...
使用conda部署gcc 8.5.0环境,激活后,发现gcc 8.5.0的库目录,没有配置到LD_LIBRARY_PATH变量。 解决 创建如下两个文件,启动环境时修改LD_LIBRARY_PATH,推出环境时恢复原来的设置。 $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh $CONDA_PREFIX/etc/conda/deactivate.d/env_vars.sh 首先,激活环境,创建目录:...
5 export PATH LD_LIBRARY_PATH runlevel 6 7 #网络开机自启动设置 8 ifconfig eth0 up 9 #udhcpc -i eth0 10 ifconfig eth0 192.168.1.251 netmask 255.255.255.0 11 route add default gw 192.168.1.1 ... 12 #cd /drivers 13 #./hello & 14 #...
#export LD_LIBRARY_PATH="/public/home/user_xxx/users/user_yyy/toolkit/opt/lib:$LD_LIBRARY_PATH" 以上主要是配置CUDA,cudnn,nccl的路径和环境 2. 退出某个环境时,清空路径和动态链接库 在deactivate.d文件下创建env_vars.sh文件,并加入如下内容: ...
conda env config vars set LD_LIBRARY_PATH=/mypath/cuda11.06/lib64:$LD_LIBRARY_PATH -n my_env conda env config vars set CUDA_HOME=/mypath/cuda -n my_env 1. 2. 3. 这样, 只有进入my_env的环境时会默认使用cuda11.06,其余的虚拟环境不受影响. ...
conda env config vars set LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-your_cuda_version/lib64:$LD_LIBRARY_PATH -n your_env_name -n your_env_name的作用是使得专用环境变量只对your_env_name生效,省略掉可对所有conda环境生效。 配置之后按提示重启conda环境即可生效。
您可以在通过编辑activate.d/env_vars.sh脚本激活环境时设置环境变量。查看此处：https://conda.io/docs...
为了让 Conda 环境中的编译器找到外部 Boost 库,你需要设置一些环境变量,例如BOOST_ROOT、CXXFLAGS、LDFLAGS和LD_LIBRARY_PATH(在 Linux/macOS 上)或PATH(在 Windows 上)。 假设Boost 安装在/path/to/boost(在 Windows 上可能是C:\path\to\boost),你需要执行以下步骤: ...