本文详细介绍了IsaacSim 5.0和IsaacLab的安装步骤，旨在帮助用户避免常见的安装陷阱。文章强调了安装顺序的重要性，并提供了从CUDA与cuDNN的安装到VSCode配置的完整流程。教程适用于Ubuntu 22.04系统，并在5090和4090显卡上测试通过。作者特别提醒用户不要跳过任何步骤，以确保安装成功。此外，文章还包含了验证安装和配置VSCode的详细说明，使得即使是Linux新手也能顺利完成安装。如果在安装过程中遇到问题，作者鼓励读者在评论区留言以获取帮助。 本文档为IsaacSim 5.0的安装指南，其目的是为用户提供详细的安装步骤，以便在Ubuntu 22.04系统中顺利安装IsaacSim 5.0和IsaacLab，并确保安装过程的每一个环节都被正确执行，避免用户遇到安装难题。 文档首先强调了安装顺序的重要性，这一步对于确保软件安装的正确性和稳定性至关重要。接着，文档详细介绍了从CUDA和cuDNN的安装到Visual Studio Code（VSCode）的配置等一系列流程。由于这些步骤环环相扣，因此作者特别提醒用户，必须严格按照指南所述步骤操作，不能随意跳过。 CUDA和cuDNN是进行GPU加速计算的重要组件，也是深度学习和机器人仿真软件运行的基础。因此，对于想在Ubuntu 22.04系统上运行IsaacSim 5.0的用户来说，正确安装这些软件是关键。 除了CUDA和cuDNN，VSCode的配置对于开发和调试IsaacSim环境也十分关键。文档提供了详细的VSCode配置指南，帮助用户在安装完成后，能够顺利进行后续的开发工作。 文章还特别提到了IsaacSim 5.0的安装和配置在NVIDIA的RTX 5090和RTX 4090显卡上进行了测试，确保了软件的兼容性和性能。对于Linux系统的新手用户，作者特别制作了易于理解的步骤和解释，帮助用户完成从初学者到熟练用户的转变。 此外，文档还包含了安装验证的环节，确保用户在完成所有步骤后，可以检查软件是否已正确安装，并且所有组件都能正常工作。如果用户在安装过程中遇到任何问题，作者鼓励用户在评论区留言，以获得社区或作者的帮助。 作为NVIDIA Isaac系列产品的一部分，IsaacSim 5.0是一个功能强大的机器人仿真工具，它允许用户创建和测试复杂的机器人应用。其背后的机器人仿真和深度学习环境配置为机器人技术的学习者和研究者提供了丰富的实践平台。 标签部分提到的“NVIDIA Isaac”是NVIDIA推出的面向机器人开发者的一系列工具和平台。机器人仿真关注于为机器人的研究、开发和测试提供一个虚拟环境。而“深度学习环境配置”则是指在机器人仿真过程中，如何配置深度学习相关的软件和硬件环境，以实现高效和准确的模型训练和推理。 整个指南就是为用户提供了一个从安装前准备到安装完成，再到后期调试与测试的完整流程，无论用户是机器学习、深度学习的研究者，还是机器人开发的爱好者，都可以通过遵循本文档的内容，成功搭建起属于自己的机器人仿真环境。

之前在自己的机器上用pip磕磕绊绊配置过一次，今天在云服务器上相当于复习了一下。 总结一下需要注意的点： 1.anaconda与要使用的python的版本要互相对应。 2.pycharm要装上python的解释器，在project interpreter中可以找到。 3.这次用的anaconda真的香，比如sklearn就不用自己安装，上一次用pip安装时候有各种依赖的血泪史我至今还记得。 4.安装keras之前要安装tensorflow，并且版本要互相兼容。 5.我出现了命令行import cv2成功，但是pycharm中import cv2报错的现象。 我在anaconda中安装openc

包括4点： 1、安装Anaconda 2、安装CUDA 3、安装PyTorch 4、安装PyCharm 本次由于选择的PyTorch是1.4版本，支持的是CUDA10.1，所以CUDA安装的版本是10.1。 一、安装Anaconda 1、win10 Anaconda官网 https://www.anaconda.com/distribution/ 如下图，选择 根据自己的电脑位数进行选择，下载后安装即可。注意一点 需要勾选这两个选项。 确认安装成功：打开CMD，输入 conda list 如果出现内容，则代表安装成功。 2、Ubuntu 也打开官网，点击相应版本进行下载，下载后安装即可。

解压之后直接激活使用，不需要自己配置深度学习环境【超便捷】

深度学习环境搭建pytorch+CUDA+python3.8

资源已经上传到百度云盘，有需要的同学可以自行下载。

此压缩包记载了wsl2如何配置深度学习环境配置，即如何安装cuda，cudnn，anaconda，环境换源以及pytorch如何安装等问题。教程简单清楚明白，适合各位小白入门使用。

包括cudnn64_7.dll cudnn64_8.dll cublas64_10.dll cudart64_100.dll cufft64_10.dll curand64_10.dll cusolver64_10.dll cusparse64_10.dll

通常在服务器或者工作站更换显卡后，会出现显卡驱动不匹配，深度学习环境参数不匹配等问题，本文主要介绍如何解决这一系列问题。

GNU readline 库用于向需要提供命令行界面的不同程序提供一个一致的用户界面。