其实不用看网上那一堆乱七八糟的解析,也不用修改代码
如果你的代码是git clone的或者代码的版本年龄比较大 但是你现在的cuda版本等编译环境比较高的话
首先,检查一下numpy版本,题主的numpy版本是1.24.3
直接
pip install numpy==1.20.3
完美解决问题。
!!!实测,如果按照网上修改代码为np.int64之后,你再运行代码的时候会在别的地方重新精度报错的
解决CUDA编译问题:检查Numpy版本的重要性,
文章指出,在处理CUDA编译问题时,不必纠结于修改代码,首先要确保Numpy版本兼容。若Numpy版本过旧,升级至1.20.3版本通常能解决因版本不匹配导致的问题。实验证明,直接更新Numpy比修改代码以np.int64解决精度错误更有效。
其实不用看网上那一堆乱七八糟的解析,也不用修改代码
如果你的代码是git clone的或者代码的版本年龄比较大 但是你现在的cuda版本等编译环境比较高的话
首先,检查一下numpy版本,题主的numpy版本是1.24.3
直接
pip install numpy==1.20.3
完美解决问题。
!!!实测,如果按照网上修改代码为np.int64之后,你再运行代码的时候会在别的地方重新精度报错的
您可能感兴趣的与本文相关的镜像
PyTorch 2.6
PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

被折叠的 条评论
为什么被折叠?