使用boost::execution_monitor进行测试的示例程序

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本文介绍如何利用Boost库中的boost::execution_monitor编写测试程序。通过示例展示了如何捕获和处理异常,特别是在测试除法操作时处理除以零的异常情况。

使用boost::execution_monitor进行测试的示例程序

Boost是一个开源C++库集合,提供了许多功能丰富的组件和工具,用于增强C++编程。其中之一是boost::execution_monitor,它是一个用于捕获和处理异常的工具,特别适用于测试和调试目的。在本文中,我们将展示如何使用boost::execution_monitor编写一个简单的测试程序。

首先,我们需要安装Boost库并设置编译环境。确保你已经安装了Boost库,并将其包含路径添加到编译器的包含路径中。

以下是一个使用boost::execution_monitor的示例程序:

#include <iostream>
#include <boost/execution_monitor.hpp>

// 被测试的函数
val RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED是指在GPU上运行时遇到了cuDNN执行失败的错误。 cuDNN是一个用于深度学习的GPU加速库,CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED表示cuDNN在执行过程中遇到了错误。 与此相关的报错信息中提到了CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED,它是cuBLAS库的错误,cuBLAS是一个用于线性代数计算的GPU加速库。当调用cublasLtMatmul函数时出现了CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED错误,这可能是由于矩阵乘法操作失败导致的。 如果在GPU上运行hugging face transformer时出现此错误,可能是由于GPU内存不足或者硬件驱动程序存在问题所致。您可以尝试以下解决方法: . 确保您的GPU驱动程序是最新的版本,并且与CUDA和cuDNN库兼容。 2. 检查GPU内存使用情况,确保没有其他程序占用过多的内存。可以尝试减小模型的batch size或者使用更小的模型。 3. 如果仍然无法解决问题,可以尝试在没有GPU加速的情况下切换到CPU运行。但是根据您提供的信息,切换至CPU后出现了另一个报错,可能是由于输入文本长度超过了模型的embedding最大尺寸所致。您可以在tokenizer中设置max_len来进行截断(truncation),以使输入文本长度符合模型的要求。 请注意,解决这个问题可能需要进一步的调试和排查,您可以查看各种错误信息的详细描述以及相关库的文档来获取更多的帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【报错】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasLtMatmul( ...](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43301333/article/details/129896278)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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