Pytorch部分报错问题
一、存在问题
1.链接库报错
问题报错:undefined symbol: __nvJitLinkAddData_12_1, version libnvJitLink.so.12
2.GPU不能使用
问题报错:在torch安装后测试gpu是否可用
torch.cuda.is_available()
false
返回false
问题分析:
可能是直接安装环境时,torch版本和机器上本身安装的cuda版本不符合,或者torch没有完全安装导致
解决方法:
比较暴力的方法是直接重装torch可以解决大部分问题,直接去pytorch官网,安装对应版本的torch,建议使用conda安装,可以直接安装,无需卸载操作。Start Locally | PyTorch
如果是nvidia-smi中,cuda版本为12.0,可以选择12.X版本,都可以使用
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
相关文章:
Pytorch部分报错问题
一、存在问题 1.链接库报错 问题报错:undefined symbol: __nvJitLinkAddData_12_1, version libnvJitLink.so.12 2.GPU不能使用 问题报错:在torch安装后测试gpu是否可用 torch.cuda.is_available() false 返回false 问题分析: 可能是…...
cmmlu数据处理
cmmlu数据处理 数据处理数据地址代码解析数据处理 from glob import glob import pandas as pd from tqdm import tqdmtrain_data_path_list = glob("test/*") val_data_path_list = glob("dev/*") tran_data = pd.<...
【ARM Trace32(劳特巴赫) 使用介绍 2.2 -- TRACE32 进阶命令之 DIAG 弹框命令】
请阅读【ARM Coresight SoC-400/SoC-600 专栏导读】 上篇文章:【ARM Trace32(劳特巴赫) 使用介绍 2.1 – TRACE32 Practice 脚本 cmm 脚本学习】 下篇文章:【ARM Trace32(劳特巴赫) 使用介绍 3 - trace32 访问运行时的内存】 文章目录 DIALOG.OK 命令DIA…...
黑马程序员微服务 分布式搜索引擎3
分布式搜索引擎03 0.学习目标 1.数据聚合 **聚合(aggregations)**可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如: 什么品牌的手机最受欢迎?这些手机的平均价格、最高价格、最低价格?这些手机每月的销售…...
Python正则表达式学习笔记(入门)
1. 介绍 正则表达式是一种强大的模式匹配工具,用于处理文本数据。在Python中,我们使用re模块来操作正则表达式。 2. 基本语法 建议先看 "5. re模块函数"了解search和match的区别"和 2.3 特殊字符转义"了解如何应对特殊符号 2.1 字…...
C++核心编程 day09 类型转换、异常、输入输出流
C核心编程 day09 类型转换、异常、输入输出流 1. 类型转换2. 异常2.1 异常语法2.2 C标准异常库 3. 输入输出流3.1 输入输出流概念以及流类库3.2 标准输入流3.3 标准输出流3.4 文件读写 1. 类型转换 C中的类型转换有四类,分别是静态转换、动态转换、常量转换、重新解…...
Docker安装PostgreSQL
拉取镜像 docker pull postgres 运行容器 docker run --name postgres-db -e TZPRC -e POSTGRES_USERroot -e POSTGRES_DBdatabase -e POSTGRES_PASSWORD123456 -p 5432:5432 -v /Users/xiaoping/byx/postgresql/data:/var/lib/postgresql/data -d postgres run,…...
py并发编程实践-demo
需求 已知条件:appX -请求-> api 多进程实现并发请求api 给定app应用列表,请求api核数 from datetime import datetime, timedelta from multiprocessing import Processclass ProcessTest(object):"""多进程并发请求APIÿ…...
1-2 暴力破解-模拟
模拟:根据题目要求编写代码 可分为:图形排版(根据某种规则输出特定图形)、日期问题、其他模拟 一.图形排版 1.输出梯形(清华大学) 法一:等差数列 分析:每行的星号个数为等差数列2n2…...
机器学习中的Bagging思想
Bagging(Bootstrap Aggregating)是机器学习中一种集成学习方法,旨在提高模型的准确性和稳定性。Bagging的思想源自于Bootstrap采样技术,其基本原理如下: Bootstrap采样: Bagging的核心思想是通过对原始数据…...
基于PyTorch搭建你的生成对抗性网络
前言 你听说过GANs吗?还是你才刚刚开始学?GANs是2014年由蒙特利尔大学的学生 Ian Goodfellow 博士首次提出的。GANs最常见的例子是生成图像。有一个网站包含了不存在的人的面孔,便是一个常见的GANs应用示例。也是我们将要在本文中进行分享的…...
ROS话题(Topic)通信:自定义msg - 例程与讲解
在 ROS 通信协议中,数据是以约定好的结构传输的,即数据类型,比如Topic使用的msg,Service使用的srv,ROS 中的 std_msgs 封装了一些原生的数据类型,比如:Bool、Char、Float32、Int64、String等&am…...
【Vue配置项】 computed计算属性 | watch侦听属性
目录 前言 computed计算属性 什么是计算属性? Vue的原有属性是什么? 得到的全新的属性是什么? 计算属性怎么用? 计算属性的作用是什么? 为什么说代码执行率高了? computed计算属性中的this指向 co…...
linux 查看命令使用说明
查看命令的使用说明的命令有三种,但并不是每个命令都可以使用这三种命令去查看某个命令的使用说明,如果一种不行就使用另外一种试一试。 1.whatis 命令 概括命令的作用 2.命令 --help 命令的使用格式和选项的作用 3.man 命令 命令的作用和选项的详细…...
ceph修复pg inconsistent( scrub errors)
异常情况 1、收到异常情况如下: OSD_SCRUB_ERRORS 12 scrub errors PG_DAMAGED Possible data damage: 1 pg inconsistentpg 6.d is activeremappedinconsistentbackfill_wait, acting [5,7,4]2、查看详细信息 登录后复制 #ceph health detail HEALTH_ERR 12 scrub errors…...
【论文精读】VOYAGER: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models
Understanding LSTM Networks 前言Abstract1 Introduction2 Method2.1 Automatic Curriculum2.2 Skill Library2.3 Iterative Prompting Mechanism 3 Experiments3.1 Experimental Setup3.2 Baselines3.3 Evaluation Results3.4 Ablation Studies3.5 Multimodal Feedback from …...
Linux安装DMETL5与卸载
Linux安装DMETL5与卸载 环境介绍1 DM8数据库配置1.1 DM8数据库安装1.2 初始化达梦数据库1.3 创建DMETL使用的数据库用户 2 配置DMETL52.1 解压DMETL5安装包2.2 安装调度器2.3 安装执行器2.4 安装管理器2.5 启动dmetl5 调度器2.6 启动dmetl5 执行器2.7 启动dmetl5 管理器2.8 查看…...
Office Word 中的宏
Office Word 中的宏 简介宏的使用将自定义创建的宏放入文档标题栏中的“自定义快速访问工具栏”插入指定格式、内容的字符选中word中的指定文字查找word中的指定文字A,并替换为指定文字B插入文本框并向内插入文字word 表格中的宏操作遍历表格中的所有内容批量设置表…...
qt中d指针
在Qt中,d指针是一种常见的设计模式,也称为"PIMPL"(Private Implementation)或者"Opaque Pointer"。它主要用于隐藏类的实现细节,提供了一种封装和隔离的方式,以便在不影响公共接口的情…...
交易者最看重什么?anzo Capital这点最重要!
交易者最看重什么?有人会说技术,有人会说交易策略,有人会说盈利,但anzo Capital认为Vishal 最看重的应该是眼睛吧! 29岁的Vishal Agraval在9年前因某种原因失去了视力,然而,他的失明并未能阻…...
如何为服务器生成TLS证书
TLS(Transport Layer Security)证书是确保网络通信安全的重要手段,它通过加密技术保护传输的数据不被窃听和篡改。在服务器上配置TLS证书,可以使用户通过HTTPS协议安全地访问您的网站。本文将详细介绍如何在服务器上生成一个TLS证…...
ElasticSearch搜索引擎之倒排索引及其底层算法
文章目录 一、搜索引擎1、什么是搜索引擎?2、搜索引擎的分类3、常用的搜索引擎4、搜索引擎的特点二、倒排索引1、简介2、为什么倒排索引不用B+树1.创建时间长,文件大。2.其次,树深,IO次数可怕。3.索引可能会失效。4.精准度差。三. 倒排索引四、算法1、Term Index的算法2、 …...
Axios请求超时重发机制
Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式: 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...
MySQL中【正则表达式】用法
MySQL 中正则表达式通过 REGEXP 或 RLIKE 操作符实现(两者等价),用于在 WHERE 子句中进行复杂的字符串模式匹配。以下是核心用法和示例: 一、基础语法 SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name REGEXP pattern; …...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
SpringTask-03.入门案例
一.入门案例 启动类: package com.sky;import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cache.annotation.EnableCach…...
优选算法第十二讲:队列 + 宽搜 优先级队列
优选算法第十二讲:队列 宽搜 && 优先级队列 1.N叉树的层序遍历2.二叉树的锯齿型层序遍历3.二叉树最大宽度4.在每个树行中找最大值5.优先级队列 -- 最后一块石头的重量6.数据流中的第K大元素7.前K个高频单词8.数据流的中位数 1.N叉树的层序遍历 2.二叉树的锯…...
使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台
🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...
力扣-35.搜索插入位置
题目描述 给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。 请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。 class Solution {public int searchInsert(int[] nums, …...
管理学院权限管理系统开发总结
文章目录 🎓 管理学院权限管理系统开发总结 - 现代化Web应用实践之路📝 项目概述🏗️ 技术架构设计后端技术栈前端技术栈 💡 核心功能特性1. 用户管理模块2. 权限管理系统3. 统计报表功能4. 用户体验优化 🗄️ 数据库设…...
