首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

正在安装Google Cloud SDK:找不到gcloud命令

这个错误表明Google Cloud SDK尚未正确安装或配置。请按照以下步骤检查和解决问题:

  1. 确保您已经下载并安装了Google Cloud SDK。您可以在此处下载SDK:https://cloud.google.com/sdk/docs/install
  • 安装完成后,请打开命令行界面(Windows上的命令提示符或PowerShell,macOS和Linux上的终端)。
  • 使用以下命令检查gcloud是否已安装在您的系统路径中: gcloud --version 如果仍然收到“找不到gcloud命令”的错误,请尝试以下步骤。
  • 找到Google Cloud SDK的安装目录。默认情况下,它应该安装在以下位置:
  • Windows: C:\Users\<Your Username>\AppData\Local\Google\Cloud SDK
  • macOS: /Users/<Your Username>/google-cloud-sdk
  • Linux: /home/<Your Username>/google-cloud-sdk
  • 将Google Cloud SDK的bin目录添加到系统路径中。您可以按照以下说明操作:
  • Windows:
    1. 右键单击“计算机”图标,然后选择“属性”。
    2. 单击“高级系统设置”。
    3. 在“系统属性”对话框中,转到“高级”选项卡,然后单击“环境变量”。
    4. 在“系统变量”部分,找到名为“Path”的变量,然后单击“编辑”。
    5. 在“编辑环境变量”对话框中,单击“新建”,然后输入Google Cloud SDK的bin目录的路径(例如:C:\Users\<Your Username>\AppData\Local\Google\Cloud SDK\google-cloud-sdk\bin)。
    6. 单击“确定”以保存更改。
  • macOS和Linux:
    1. 打开终端。
    2. 使用文本编辑器打开~/.bashrc文件(对于Bash shell)或~/.zshrc文件(对于Zsh shell)。例如,您可以运行nano ~/.bashrc
    3. 在文件末尾添加以下行(用实际的Google Cloud SDK路径替换<path_to_gcloud_sdk>): export PATH=$PATH:<path_to_gcloud_sdk>/bin
    4. 保存并关闭文件。
    5. 在终端中运行source ~/.bashrc(对于Bash shell)或source ~/.zshrc(对于Zsh shell)以应用更改。
  • 重新打开命令行界面,然后尝试再次运行gcloud --version。现在,您应该能看到Google Cloud SDK的版本信息。
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

google cloud :穷人也能玩深度学习

使用google cloud有个好处就是完全不占用本地电脑资源,需要跑的时候扔个命令google cloud跑就是,而且不阻塞自己的其它任何工作。跑的过程中生成的数据全部都会存储在存储分区中。...安装和配置 以mac安装做说明,包括之后的示例也以mac为准。 1.安装python 2.7,gcloud目前只支持python2.x。...3.下载google cloud sdk并解压 4.安装 sh ./google-cloud-sdk/install.sh 5.配置ml-engine。...更加详细的gcloud命令见 https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/ 示例 准备数据 下载示例代码,解压后进入estimator目录 cd cloudml-samples-master...其中custom配置需要自己写一个配置文件,通过加载配置文件来运行,不能直接将配置以命令行参数的方式添加 详细的ml-engine命令参数参考 https://cloud.google.com/sdk

18.8K11
  • google cloud--穷人也能玩深度学习

    使用google cloud有个好处就是完全不占用本地电脑资源,需要跑的时候扔个命令google cloud跑就是,而且不阻塞自己的其它任何工作。跑的过程中生成的数据全部都会存储在存储分区中。 ?...# 安装和配置 以mac安装做说明,包括之后的示例也以mac为准。 1.安装python 2.7,gcloud目前只支持python2.x。...3.下载google cloud sdk并解压 4.安装 sh ./google-cloud-sdk/install.sh  5.配置ml-engine。...更加详细的gcloud命令见 https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/ 示例 准备数据 下载示例代码,解压后进入estimator目录 cd cloudml-samples-master...详细的ml-engine命令参数参考 https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/ml-engine/ 运行完之后会提示运行成功,并且返回当前任务状态。

    2.9K100

    TensorFlow:使用Cloud TPU在30分钟内训练出实时移动对象检测器

    请注意,本教程中的所有命令都假设你正在运行Ubuntu。...对于本教程中的许多命令,我们将使用Google Cloud gcloud CLI,并和Cloud Storage gsutil CLI一起与我们的GCS存储桶交互。...如果你没有安装它们,你可以在访问下方链接安装 gcloud:https://cloud.google.com/sdk/docs/quickstart-debian-ubuntu gsutil:https...://cloud.google.com/storage/docs/gsutil_install 运行以下命令将当前项目设置为刚创建的项目,将YOUR_PROJECT_NAME替换为项目名称: gcloud...使用Cloud ML Engine上使用Cloud TPU训练量化模型 机器学习模型有两个不同的计算组件:训练和推理。在此示例中,我们正在利用Cloud TPU来加速训练。

    4K50

    2018年10月16日 Go生态洞察:App Engine新Go 1.11运行时发布

    今天要跟大家分享的是Google Cloud最近宣布的App Engine标准环境中新的Go 1.11运行时。这次更新不仅带来了对Go社区长期以来需求的支持,而且还包括了对云应用开发模式的重大改进。...创建app.yaml 完成应用代码后,创建一个app.yaml文件来指定运行时: runtime: go111 配置Google Cloud Platform 最后,设置好Google Cloud Platform...在您的系统上安装 Cloud SDK。...完成所有设置后,可以使用一个命令进行部署: gcloud app deploy Go开发者的新机遇 Go开发者会发现,对App Engine的这次Go 1.11运行时更新是对可用选项的一个激动人心的补充...SDK使用gcloud app deploy命令进行部署 总结 本文被猫头虎的Go生态洞察专栏收录,希望大家喜欢这次对Go 1.11运行时在App Engine中的深入探讨

    9010

    手把手教你如何在Python中使用谷歌的视频智能API

    现在你已经执行了上述步骤,最后一步是 下载 Google Cloud SDK。 在下载时,访问文件所在目录,解压缩,在命令行中执行下面的命令安装、初始化 SDK。...google-cloud-sdk/install.sh google-cloud-sdk/bin/gcloud init 第二步 —— 写 Python 代码 现在开始做一点代码练习! ?...我会给你 Python 命令,可以使用视频智能 API。 注意:如果你之前还没有使用过 Python,请前往原文阅读安装 Anaconda 文章。...在编写代码之前,在命令行中安装 Python 软件包 pip install google-cloud-videointelligence 我们总算搞定了。...下面是用 Python 命令调用 API —— #Import libraries import argparse from google.cloud import videointelligence

    1.6K20

    仅需60秒,使用k3s创建一个多节点K8S集群!

    这就是我坚持用Google Cloud的原因,因为它们提供最小的Ubuntu镜像(小于200MB)。同时,我尝试了许多轻量级发行版,但它们要不就是没有核心模块,要不就是需要花很长的时间启动。...在Google Cloud上创建和启动Ubuntu迷你虚拟机花费大约30秒(从GCloud API调用到SSH Server准备就绪)。那么,我们第一步就完成了,现在我们接下来看剩下的30秒。...为了完成这一操作,我们准备了一个Bash脚本: GCloud命令以部署虚拟机 在主节点下载并执行k3s安装程序 获取由k3s生成的token,它可用于给集群添加节点 在worker节点上下载并执行k3s...因此,我们可以通过GCloud命令获取IP地址,然后安装k3s时,将其作为参数的值传递。如果k3s部署在所有节点上,并且worker节点已在master节点上正确注册,那么集群就已经准备就绪。...正如你所见,这个解决方案没有什么特别之处,只有几个GCloud和curl命令粘贴在一个bash脚本中。但这可以很快完成工作。 [在这里插入图片描述] 下一步是?

    2.5K30

    Google发布强化学习框架SEED RL

    深度强化学习实验室报道 来源:Google Research 作者:DeepRL 本框架是Google发布于ICLR2020顶会上,这两天发布于Google Blog上 ?...SEED RL的学习器组件能够扩展到成千上万个核心,例如在Cloud TPU上最多可扩展到2048个,而actor的数量可扩展多达数千台机器。...使用AI平台进行分布式训练 第一步是配置GCP和一个将用于培训的Cloud项目: 按照https://cloud.google.com/sdk/install上的说明安装Cloud SDK,并设置您的GCP...如https://cloud.google.com/ml-engine/docs/ working-with-cloud-storage所述,授予对AI Platform服务帐户的访问权限。...在您的shell脚本中进行云身份验证,以便SEED脚本可以使用您的项目: gcloud auth login gcloud config set project [YOUR_PROJECT] gcp/train

    1.5K20

    通过Kyverno使用KMS、Cosign和工作负载身份验证容器镜像

    当访问 Google Cloud API 时,使用已配置的 Kubernetes 服务帐户的 pod 会自动验证为 IAM 服务帐户。...当你在集群上启用工作负载身份时,GKE 会自动为集群的 Google Cloud 项目创建一个固定的工作负载身份池。工作负载身份池允许 IAM 理解和信任 Kubernetes 服务帐户凭证。...然后,来自使用这个 Kubernetes ServiceAccount 的工作负载的任何 Google Cloud API 调用都被认证为绑定的 IAM 服务帐户。...更多详情见:https://cloud.google.com/kms/docs/reference/permissions-and-roles $ gcloud projects add-iam-policy-binding...https://slsa.dev/ [9]cosign: https://github.com/sigstore/cosign/blob/main/KMS.md [10]工作负载身份: https://cloud.google.com

    4.9K20
    领券