当前位置: 首页 > news >正文

tvm android_rpc_test.py执行报错解决

执行 python3 tests/android_rpc_test.py

报错:

Run CPU test ...
Traceback (most recent call last):
  File "tests/android_rpc_test.py", line 129, in <module>
    test_rpc_module()
  File "tests/android_rpc_test.py", line 73, in test_rpc_module
    f2 = remote.load_module("cpu_lib.tar")
  File "/root/.local/lib/python3.8/site-packages/tvm-0.13.0-py3.8-linux-x86_64.egg/tvm/rpc/client.py", line 161, in load_module
    return _ffi_api.LoadRemoteModule(self._sess, path)
  File "/root/.local/lib/python3.8/site-packages/tvm-0.13.0-py3.8-linux-x86_64.egg/tvm/_ffi/_ctypes/packed_func.py", line 238, in __call__
    raise get_last_ffi_error()
tvm.error.InternalError: Traceback (most recent call last):
  4: TVMFuncCall
  3: _ZN3tvm7runtime13PackedFuncObj9ExtractorINS0_16PackedFuncSubObjIZNS0_15TypedPackedFuncIFNS0_6ModuleES5_NSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEEE17AssignTypedLambdaINS0_UlS5_SB_E3_EEEvT_SB_EUlRKNS0_7TVMArgsEPNS0_11TVMRetValueEE_EEE4CallEPKS1_SH_SL_
  2: tvm::runtime::RPCWrappedFunc::operator()(tvm::runtime::TVMArgs, tvm::runtime::TVMRetValue*) const
  1: tvm::runtime::RPCClientSession::CallFunc(void*, TVMValue const*, int const*, int, std::function<void (tvm::runtime::TVMArgs)> const&)
  0: tvm::runtime::RPCEndpoint::CallFunc(void*, TVMValue const*, int const*, int, std::function<void (tvm::runtime::TVMArgs)>)
  File "/home/tt/project/docker_tvm2/tvm/src/runtime/rpc/rpc_endpoint.cc", line 808
InternalError: Check failed: (code == RPCCode::kReturn) is false: code=kShutdown
 

解决方法:

把cpu_lib.tar改为cpu_lib.so;并且在export_library添加ndk.create_shared,如下:

path_dso_cpu = temp.relpath("cpu_lib.so")

f.export_library(path_dso_cpu, ndk.create_shared)

原因:

没有添加ndk.create_shared,使用默认的编译器,在android上不能跑

相关文章:

tvm android_rpc_test.py执行报错解决

执行 python3 tests/android_rpc_test.py 报错&#xff1a; Run CPU test ... Traceback (most recent call last): File "tests/android_rpc_test.py", line 129, in <module> test_rpc_module() File "tests/android_rpc_test.py", line …...

十、项目沟通管理

十、项目沟通管理 从马斯洛需求的各个层级上&#xff0c;都需要沟通的介入。如果缺乏沟通&#xff0c;甚至可能严重损伤身心健康。 沟通渠道 1、 规划沟通管理 ​ 规划沟通管理是基于每个相关方或相关方群体的信息需求、可用的组织资产&#xff0c;以及具体项目的需求&#x…...

SQL设计时增加说明列

后关闭sql Studio,然后打开注册表,注册表地址: 计算机\HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Microsoft\SQL Server Management Studio\18.0_IsoShell\DataProject 如有版本不同,红色内容有所变化,修改内容如下: SSVPropViewColumnsSQL70,SSVPropViewColumnsSQL80 全修改为 1,2,6,7…...

前端提高性能——使用Intersection Observer API对图片视频进行懒加载

前言 最近做了一个项目是类似于商城的&#xff0c;需要放很多图片&#xff0c;在用户选择一页五十条时&#xff0c;页面加载速度会比较慢。为了提高性能&#xff0c;选择用Intersection Observer API 实现图片懒加载。 实现步骤 一、html代码&#xff1a; <img class&qu…...

杂七杂八111

MQ 用处 一、异步。可提高性能和吞吐量 二、解耦 三、削峰 四、可靠。常用消息队列可以保证消息不丢失、不重复消费、消息顺序、消息幂等 选型 一Kafak:吞吐量最大&#xff0c;性能最好&#xff0c;集群高可用。缺点&#xff1a;会丢数据&#xff0c;功能较单一。 二Ra…...

微信小程序(一)

WebView app.是全局配置&#xff0c;app.json是全局配置文件&#xff0c;在页面的.json配置文件中的配置会覆盖我们全局的配置 快捷键&#xff1a; .box 敲回车 ----- <view class"box"></view> .row*8 敲回车&#xff1a; .row{$}*8 敲回车 案例1&…...

【DL经典回顾】激活函数大汇总(十二)(GLU ReGLU附代码和详细公式)

激活函数大汇总&#xff08;十二&#xff09;&#xff08;GLU & ReGLU附代码和详细公式&#xff09; 更多激活函数见激活函数大汇总列表 一、引言 欢迎来到我们深入探索神经网络核心组成部分——激活函数的系列博客。在人工智能的世界里&#xff0c;激活函数扮演着不可或…...

【C++】string类初步介绍

个人主页 &#xff1a; zxctscl 如有转载请先通知 文章目录 1. 为什么学习string类1.1 C语言中的字符串1.2 推荐学习网站 2. 标准库中的string类2.1 string类2.2 string类的常用接口说明2.2.1 constructor2.2.2 遍历string2.2.2.1 下标加[]遍历2.2.2.2 迭代器&#xff08;itera…...

HCIP --- BGP 综合实验

目录 实验拓扑图&#xff1a; 实验要求&#xff1a; 实验步骤&#xff1a; 1.划分IP地址 R1的配置 R2的配置 R3的配置 R4的配置 R5的配置 R6的配置 R7的配置 R8的配置 2.检测查询IP地址 3.OSPF 建邻 4.查询OSPF 建邻是否成功 5.AS 2 内部BGP 建邻 a. AS 2 内部 IBG…...

【优选算法】专题1 -- 双指针 -- 移动零

前言: &#x1f4da;为了提高算法思维&#xff0c;我会时常更新这个优选算法的系列&#xff0c;这个专题是关于双指针的练习 &#x1f3af;个人主页&#xff1a;Dream_Chaser&#xff5e;-CSDN博客 一.移动零&#xff08;easy&#xff09; 描述&#xff1a; 「数组分两块」是⾮…...

【计算机视觉】二、图像形成:2、几何基元和几何变换:2D变换

文章目录 一、向量和矩阵的基本运算二、几何基元和变换1、几何基元(Geometric Primitives)2、几何变换(Geometric Transformations)1. 各种变换的关系2. 变换公式3. 2D变换的层次4. python实现 一、向量和矩阵的基本运算 【计算机视觉】二、图像形成&#xff1a;1、向量和矩阵…...

蓝桥杯---棋盘(典型的二维差分问题)

题目链接&#xff1a;棋盘 这道题真的是非常典型的二维差分问题了&#xff08;在我个人看来&#xff09;&#xff0c;题目中的0和1&#xff0c;我们直接让差分数组&#xff0c;偶数就是0&#xff0c;奇数就是1.初始化是0&#xff0c;是白子&#xff08;偶数&#xff09;&#x…...

OpenHarmony教程指南—ArkTS时钟

简单时钟 介绍 本示例通过使用ohos.display 接口以及Canvas组件来实现一个简单的时钟应用。 效果预览 使用说明 1.界面通过setInterval实现周期性实时刷新时间&#xff0c;使用Canvas绘制时钟&#xff0c;指针旋转角度通过计算得出。 例如&#xff1a;"2 * Math.PI /…...

uniapp遇到的问题

【uniapp】小程序中input输入框的placeholder-class不生效解决办法 解决&#xff1a;写在scope外面 uniapp设置底部导航 引用&#xff1a;https://www.jianshu.com/p/738dd51a0162 【微信小程序】moveable-view / moveable-area的使用 https://blog.csdn.net/qq_36901092/…...

oppo前端开发一面

提问&#xff1a; 1. 谈谈你怎么实现响应式布局 2. 谈谈你对weback的了解&#xff0c;vite和webpack的区别&#xff0c;webpack loader 3. 你项目怎么用CI/CD&#xff08;不懂&#xff0c;只知道自动化部署了&#x1f62d;&#xff09; 4. ts中type和interface区别 5. axi…...

案例分析篇09:Web架构设计相关20个考点(7~11)(2024年软考高级系统架构设计师冲刺知识点总结)

专栏系列文章推荐: 2024高级系统架构设计师备考资料(高频考点&真题&经验)https://blog.csdn.net/seeker1994/category_12593400.html 【历年案例分析真题考点汇总】与【专栏文章案例分析高频考点目录】(2024年软考高级系统架构设计师冲刺知识点总结-案例分析篇-…...

为什么“玄学”与营销联系?媒介盒子分析

在去年有年轻人在上班与上进之中&#xff0c;选择上香&#xff0c;而今年有咖啡品牌买咖啡送木鱼&#xff0c;还有香飘飘在普陀山吸好运&#xff0c;望山楂直接覆盖香火最旺的寺庙&#xff0c;玄学营销的势头甚至盖过了联名营销&#xff0c;呈现节点化的趋势。为什么会这样&…...

C++常用容器总结

容器分为三类&#xff0c;顺序容器&#xff0c;关联容器和适配器。顺序容器又分为连续的容器&#xff08;vector&#xff0c;array&#xff09;&#xff0c;顺序容器中的离散容器&#xff08;list&#xff0c;slist&#xff0c;forward_list&#xff09;&#xff0c;离连形的de…...

C# Onnx C2PNet 图像去雾 室外场景

目录 介绍 效果 模型信息 项目 代码 下载 C# Onnx C2PNet 图像去雾 室外场景 介绍 github地址&#xff1a;https://github.com/YuZheng9/C2PNet [CVPR 2023] Curricular Contrastive Regularization for Physics-aware Single Image Dehazing 效果 模型信息 Model P…...

【English Learning】Day13

2024/03/14 和小录打卡的第13天 目录 Words & phrases Words & phrases incrredibly incredibly busy 超级忙merely not merely 不仅仅tragedy a terible tregedy 可怕的悲剧a personal tragedy 个人遭遇strive strive to be best 努力做最好的strive for peace 为和平…...

【杂谈】-递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战

递归进化&#xff1a;人工智能的自我改进与监管挑战 文章目录 递归进化&#xff1a;人工智能的自我改进与监管挑战1、自我改进型人工智能的崛起2、人工智能如何挑战人类监管&#xff1f;3、确保人工智能受控的策略4、人类在人工智能发展中的角色5、平衡自主性与控制力6、总结与…...

线程与协程

1. 线程与协程 1.1. “函数调用级别”的切换、上下文切换 1. 函数调用级别的切换 “函数调用级别的切换”是指&#xff1a;像函数调用/返回一样轻量地完成任务切换。 举例说明&#xff1a; 当你在程序中写一个函数调用&#xff1a; funcA() 然后 funcA 执行完后返回&…...

(二)TensorRT-LLM | 模型导出(v0.20.0rc3)

0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述&#xff0c;后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作&#xff0c;其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...

django filter 统计数量 按属性去重

在Django中&#xff0c;如果你想要根据某个属性对查询集进行去重并统计数量&#xff0c;你可以使用values()方法配合annotate()方法来实现。这里有两种常见的方法来完成这个需求&#xff1a; 方法1&#xff1a;使用annotate()和Count 假设你有一个模型Item&#xff0c;并且你想…...

Java - Mysql数据类型对应

Mysql数据类型java数据类型备注整型INT/INTEGERint / java.lang.Integer–BIGINTlong/java.lang.Long–––浮点型FLOATfloat/java.lang.FloatDOUBLEdouble/java.lang.Double–DECIMAL/NUMERICjava.math.BigDecimal字符串型CHARjava.lang.String固定长度字符串VARCHARjava.lang…...

ABAP设计模式之---“简单设计原则(Simple Design)”

“Simple Design”&#xff08;简单设计&#xff09;是软件开发中的一个重要理念&#xff0c;倡导以最简单的方式实现软件功能&#xff0c;以确保代码清晰易懂、易维护&#xff0c;并在项目需求变化时能够快速适应。 其核心目标是避免复杂和过度设计&#xff0c;遵循“让事情保…...

Mysql中select查询语句的执行过程

目录 1、介绍 1.1、组件介绍 1.2、Sql执行顺序 2、执行流程 2.1. 连接与认证 2.2. 查询缓存 2.3. 语法解析&#xff08;Parser&#xff09; 2.4、执行sql 1. 预处理&#xff08;Preprocessor&#xff09; 2. 查询优化器&#xff08;Optimizer&#xff09; 3. 执行器…...

Scrapy-Redis分布式爬虫架构的可扩展性与容错性增强:基于微服务与容器化的解决方案

在大数据时代&#xff0c;海量数据的采集与处理成为企业和研究机构获取信息的关键环节。Scrapy-Redis作为一种经典的分布式爬虫架构&#xff0c;在处理大规模数据抓取任务时展现出强大的能力。然而&#xff0c;随着业务规模的不断扩大和数据抓取需求的日益复杂&#xff0c;传统…...

wpf在image控件上快速显示内存图像

wpf在image控件上快速显示内存图像https://www.cnblogs.com/haodafeng/p/10431387.html 如果你在寻找能够快速在image控件刷新大图像&#xff08;比如分辨率3000*3000的图像&#xff09;的办法&#xff0c;尤其是想把内存中的裸数据&#xff08;只有图像的数据&#xff0c;不包…...

论文阅读:LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving

地址&#xff1a;LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving 摘要翻译 自动驾驶技术作为推动交通和城市出行变革的催化剂&#xff0c;正从基于规则的系统向数据驱动策略转变。传统的模块化系统受限于级联模块间的累积误差和缺乏灵活性的预设规则。…...