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205基于matlab的关于多目标跟踪的的滤波程序

沉浸在自己的世界里 04-01 20:30 阅读 2

最好先安装anaconda后cuda和cudnn,因为配置环境的时候可能conda会覆盖cuda的路径(不确定这种说法对不对,这里只是给大家的建议)

准备工作:

1.Ubuntu18.04,x86_64,amd64
虚拟机下载和虚拟机Ubuntu18.04配置流程地址
在这里插入图片描述
2.anaconda:Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh
anaconda下载地址
在这里插入图片描述

3.pycharm:2022.3.3
pycharm下载地址
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
4.cuda:11.7
cuda下载地址
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
按照上图选择配置,出现下面两条指令。指令先保存下来,不运行!!!

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

5.cudnn
cudnn下载地址
在这里插入图片描述
ok准备上上述内容你的文件夹会出现如下所示的内容,其中有两个我给解压缩啦,你们双击然后点击提取进行。
在这里插入图片描述

配置

1.Anaconda
在anaconda所在的文件夹下打开终端,输入:

bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

一直按enter,查阅许可证协议,查阅后输入yes,即可完成安装。
查看anaconda是否安装成功:
1.在桌面上打开终端,输入python/python3,查看是否更换成了anaconda内的python解释器,如下图所示,python版本信息后面带了anaconda的标识,即安装成功。
2.输入conda --version若正常出现所下载的版本号,即也证明安装成功。
在这里插入图片描述
conda创建虚拟环境的一些常用指令

#创建
conda create -n 名字 python==3.6
#激活
conda activate 名字
#删除虚拟环境指令
conda remove -n 名字 --all
#查看现有虚拟环境指令
conda info --envs

在这里我创建了名字为lzl,python3.6的虚拟环境。
这里遇到个小问题,被我随手写在这里面了,你们遇到了可以去看,无坑!Anaconda下载完成后,用conda创建虚拟环境出现To search for alternate channels that may provide the conda package…

2.pycharm
解压文件包后进入bin文件夹,在bin下打开终端,输入sh ./pycharm.sh
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
下载完成后,打开pycharm,点击新建,点击Add Interpreter,安装下图将上述搭建的虚拟环境导入进配置器中。
在这里插入图片描述
导入完成的结果如下图所示:
在这里插入图片描述
3.cuda
还记的这两条语句嘛?我们用终端直接执行他们就可以完成cuda的下载。
在这里插入图片描述
在软件包们所在的文件夹下打开终端,输入:

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

下载流程
这里只看下载流程哈,因为我已经下好了,没办法给大家截图了,所以我们可以参考这位博主的。
修改配置变量,打开bashrc配置文件

vim ~/.bashrc
#这里会提示你没有vim,可以先执行sudo apt-get install vim

i,进入编写。
添加:

# cuda env
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.7
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.7/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.7/lib64

在这里插入图片描述
完成后完Esc,输入:wq!,退出。
激活环境变量:

source ~/.bashrc

测试是否安装成功:nvcc -V
在这里插入图片描述
这里安装cuda时,出现错误:
Failed to verify gcc version. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.
参考博客
我是看完这位博主后,解决的问题:
1.查找cuda对于的gcc默认版本,有两种方法:
1)cuda官网
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2)指令查询

sudo dpkg -l | grep gcc

在这里插入图片描述
上面这个是我下完gcc的样子,没下之前只有红框里面的内容,可以看见,它显示gcc默认版本为7.5.0
因此,打开终端执行如下指令:

sudo apt install gcc-7.5

可能下完后问题还是没有解决,根据提示我再次执行了sudo apt install gcc
问题解决!
4.cudnn
将cudnn安装包解压缩,进入文件夹内,打开终端,输入:
在这里插入图片描述

sudo cp include/cudnn.h    /usr/local/cuda-11.7/include
sudo cp lib/libcudnn*    /usr/local/cuda-11.7/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/include/cudnn.h   /usr/local/cuda-11.7/lib64/libcudnn*

完成后cudnn配置完成。
5.ros
之前写过安装教程,这里大家直接去看就行,差不多20分钟安完。
ros安装教程
6.vscode
同样vscode之前也安装过,不再赘述!
vscode安装教程
请注意:这里注意不要安装最新的版本,下载不来。
其次,由于系统是amd64的所以下载x64的.deb文件,下载完直接双击点击安装即可!

困扰:由于虚拟机使用的是光驱和软驱,所以我们不用安装驱动,并且软件&更新下面的额外驱动是不存在的,我们也用不了,这里不受影响,大家放心,不用过分追求nvidia-smi的使用,毕竟可能他不是真的服务器,只是虚拟机而已!

欢迎小伙伴们评论区留言讨论!

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