1、问题背景
1）环境：服务器(非root)
2）需求：安装开源深度学习代码，本机cuda以及pytorch版本太低
3）操作：可能起源于删除环境变量引起的(unset)
????????a）查看环境变量env、printenv，查看单个变量printenv PATH或者echo $PATH
????????b）重置环境变量unset PATH(貌似不能删除单个路径)，这个慎用！！！
????????c）添加环境变量export，例如export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin或者export? ? ? ? ? ?????????????PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH；另外，永久性添加在.bashrc文件中，并在命令行? ? ? ? ? ? ? ?source .bashrc，临时添加直接在命令行执行即可。
?????????????区别：加:$PATH的表示这个路径放在最开头，那么系统检索的时候会优先选择该路径， ?????????????不加:$PATH就默认将路径放到该环境变量最后，如果前面有其他可调用的路径就不会调? ? ? ? ? ? ? ? ?用该路径。所以最好不要使用unset，而是使用export PATH= to/your/path:$PATH。
2、遇到的问题
1）安装mmcv时候，ERROR: Failed building wheel for opencv-python
????????可能的解决方案：运行 pip install -vv,查看哪些依赖库未安装或者未升级。
2）ModuleNotFoundError: No module named ‘skbuild’
? ? ? ? pip install?scikit-build，如果还有依赖继续pip install下去
? ? ? ? 如果有cmake相关的，参考：
ModuleNotFoundError: No module named ‘skbuild‘解决办法_月夜竹清的博客-CSDN博客_python skbuild
3）It seems that scikit-learn has not been built correctly或者dlopen: cannot load any more object with static TLS
????????把scikit-learn版本降下来
4）?Python error: Aborted 或者double free or corruption
遇到第4种问题是最坑的，需要定位问题出错的位置。
a）在python程序中添加如下代码，来追溯问题出现位置。
import faulthandler
faulthandler.enable()b）GDB大法
1、在执行程序的最开头加入如下代码
import sys
def trace(frame, event, arg):
print("%s, %s:%d" % (event, frame.f_code.co_filename, frame.f_lineno))
return trace
sys.settrace(trace)
# 下面是原来的代码
import codecs #
...2、在命令行执行如下代码
gdb python?然后在弹出的窗口中执行run /path/to/script.py
(gdb) run /path/to/script.py
## wait for segfault ##一次调试段错误(segmentation fault)的经验 - 知乎?
What causes a Python segmentation fault? - Stack Overflow?
然后定位到详细问题如下5）：
5）ImportError: ERROR: recursion is detected during loading of "cv2" binary extensions. Check OpenCV installation.
?然后采用unset更新环境变量后还是报错，怀疑是直接用了已经下载的安装包安装的，这些安装包是错误的版本。所有采用conda清除无用安装包，参考如下：
conda clean -p //删除缓存
conda clean -y --all //删除pkgs目录下所有的无用安装包及cacheconda清除无用安装包_万无引力-的博客-CSDN博客_conda清理安装包
Python-Opencv [ERROR: recursion is detected during loading of "cv2"_凌空的桨的博客-CSDN博客
3、总结?
结果还是报错，哭唧唧。
之后可能的尝试：1、删除开源代码，重新下载安装。2、如何保存虚拟环境，重新安装annoconda。Over！
