【bug记录】 - 深度学习/cv/Python等 持续更新

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

先介绍下版本：cuda-11.4
然后我这里的问题是出在没有下载对应cuda版本的pytorch。在pytorch官网找到了对应的命令，但是在虚拟环境里使用conda命令下载后，torch.cuda.is_available()输出的仍然是False。然后更换了pip下载，问题就解决了。。。

正确命令：

pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

在跑MOT模型时遇到的常见问题，基本都需要重新下载pytorch。
我的机器是CUDA11.4，直接官网使用命令下载对应版本的pytorch就好了。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

python3.6版本问题

• 问题：anaconda3/envs/decomp/lib/python3.6/site-packages/torch/lib/libtorch_python.so: undefined symbol: PySlice_Unpack
• 解决：环境的pytorch是1.4.0，和Python3.6.0冲突，需要将Python升级到3.6.2。
  conda install python==3.6.2

编译过程中出现cannot fine -l*** 的错误

/usr/bin/ld: cannot find -ltensorflow_framework
collect2: error: ld returned 1 exit status

参考了一下github上的几个issue：
情况1）：如果是TensorFlow1.14，那可能tensorflow_framework的包名字不对，需要去对应路径下检查，参考：https://blog.youkuaiyun.com/u012947309/article/details/116736684
情况2）：也就是我自己的情况，我的tensorflow版本是1.15.0，降级到1.4.0就work了~~

深度学习更改网路结构的时候 直接赋值tensor会造成无法提梯度回传 需要使用.clone()方法

具体参考： https://blog.youkuaiyun.com/qq_45512728/article/details/124010479