1.一文学会如何在Linux服务器上安装Python环境
2.Linux CentOS服务器安装Python3.8环境
3.[技术随笔]🛠🛠从源码安装Pytorch3D详细记录及学习资料
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一文学会如何在Linux服务器上安装Python环境
要在Linux服务器上安装Python环境,首先确保系统自带Python,通过运行python --version命令查看版本。如果需要安装Python依赖,可使用yum -y install相关开发工具包,如Python 3.7及以上版本还需安装libffi-devel。汉字位图js源码国内网络环境下,建议从国内镜像下载Python源代码,如通过wget下载到/usr/local/目录。
下载完成后,解压Python安装包并进行预配置,指定安装路径到/usr/local/python3。执行./configure命令后,进行编译与安装,通过make & make install完成。此时,系统默认的c语言 strncpy源码Python版本可能需要替换,通过sudo rm -rf /usr/bin/python移除旧版本,然后创建软链接,ln -s /usr/local/python3/bin/python3.9 /usr/bin/python(注意版本号),并为pip3创建类似链接。这样,通过python3和pip3命令,即可使用新安装的Python和pip。
最后,魔域网游源码通过python3 -V检查Python版本,pip3 -V检查已安装的库,以确认安装成功。完成上述步骤后,Linux服务器就具备了最新的Python环境。
Linux CentOS服务器安装Python3.8环境
在Linux CentOS服务器中安装Python3.8环境,对于脚本编写、大数据框架、cpanel怎么上传源码数据分析和开源框架运行具有广泛用途。以下是详细的安装步骤:
### 安装前准备
在开始安装Python3.8之前,请确保您的系统中已安装以下开发工具:
<yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel gcc
接下来,进入Python3.8源码目录,并执行编译安装:
#cd python3.8/
./configure --prefix=/usr/local/python3
make && make install
### 配置环境变量
为了使Python3.8能够被系统识别,编辑/etc/profile文件以添加环境变量配置:
PYTHON_HOME=/usr/local/python3
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$PYTHON_HOME/bin
export PATH JAVA_HOME CLASSPATH PYTHON_HOME
完成配置后,通过运行以下命令使环境变量配置立即生效:
source /etc/profile
至此,您已成功安装并配置了Python3.8环境。sto指标报警源码
### 设置默认Python版本
为了将Python3.8设为默认版本,可以备份旧的Python2:
mv /usr/bin/python /usr/bin/python2.back
然后创建指向Python3的软链接:
ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python
若需要同时支持Python2和Python3,可以单独为Python3创建软链接:
ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3
这样,您便可以在不干扰现有Python2环境的情况下,直接使用Python3进行工作。
[技术随笔]🛠🛠从源码安装Pytorch3D详细记录及学习资料
这篇文章详细介绍了如何从源码安装Pytorch3D,包括选择合适的镜像、配置工具和编译步骤。首先,选择Pytorch 1.9的devel镜像,包含CUDA和驱动,确保与Pytorch3D的版本要求相匹配,比如Python 3.7和CUDA .2。在镜像内,需要检查nvcc编译器、CUDA工具箱和驱动是否正常,同时安装基本工具如git、vim、sudo和curl。
配置CUB工具是关键步骤,根据Pytorch3D文档,需要在编译前设置CUB_HOME。即使Pytorch镜像自带CUDA,也建议手动设置`FORCE_CUDA`为1以确保兼容。接着,如果遇到conda依赖问题,作者选择从源码编译Pytorch3D,编译过程中的安装log和版本检查是必要的。
最后,通过测试用例,如从ARkit导出数据并渲染白模,验证GPU的使用。结果显示GPU正常工作,安装成功。对于更深入的Pytorch3D使用,作者还分享了一些参考资源,以便初学者入门。
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1.é¦å å®è£ ä¾èµå yum -y install python-setuptools python-devel
2.ä¸è½½fabricæºç å 并解åå®è£ tar zxvf Fabric-1.8.2.tar.gzcd Fabric-1.8.2python setup.py install
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