tp6 lts版本在升级框架后,url函数的变化

在框架升级至TP6.1.1后,url函数返回的对象由字符串变为think outeUrl实例,需显式转换为字符串。同时,由于对象包含闭包,导致序列化时出错。解决办法是在返回数据前将Url对象转换为字符串,并理解闭包在序列化中的限制。

        这两天被两个问题困扰很久,一个是莫名出现闭包问题( Serialization of 'Closure' is not allowed),二个是build url时返回空对象问题。

       

值得注意的是,在lts版本中,在使用 url 函数 进行连接创建时

return url('admin/config/index');//返回的是string,可以直接用在模板中输出使用

但是在升级框架,比如  tp6.1.1,那么返回的就不是string,会返回一个think\route\Url对象实例。因为使用了__toString方法。可以echo输出,但不能直接在静态模板中使用。
如果是通过数据返回客户端(比如用ajax异步请求,或者axios 请求数据等),则需要先强制转换为字符串类型后再返回。比如这样操作

return (string)url($path, $params);

另一个问题是升级版本后,莫名出现Serialization of 'Closure' is not allowed,乍一看莫名其面的存在,其实这是与第一个问题的连锁反应,正是因为url函数返回的是think\route\Url对象实例,所以在cache时,会出现一个闭包的错误提示,就是因为无法序列化 {} 。

        这是这两天遇到的问题,很是困扰了许久,这是在学习过程中遇到的问题,如果有什么不正确的,还请多多批评

<think>我们正在讨论UbuntuLTS和非LTS版本在支持PyTorch框架上的差异。请注意,PyTorch本身并不直接依赖于Ubuntu的特定版本LTS或非LTS),而是依赖于系统底层的库和硬件驱动,特别是CUDA(如果使用GPU)。然而,Ubuntu的版本会影响这些依赖的可用性和兼容性。主要差异点:1.**支持周期和稳定性**:-LTS(长期支持)版本每两年发布一次,提供5年的支持(包括安全更新和维护)。这意味着在LTS版本上,PyTorch所需的底层环境(如CUDA驱动、CUDNN、系统库)会得到长期稳定的维护,适合生产环境。-非LTS版本(也称为普通版本)每6个月发布一次,但支持周期较短(通常9个月)。这些版本会包含较新的软件包,但可能不够稳定。PyTorch在新版本中引入的特性可能会在非LTS上更快得到支持,但存在不稳定的风险。2.**软件包和驱动程序的可用性**:-LTS版本通常提供经过严格测试的稳定版本的软件包和驱动程序。但这也意味着一些较新的驱动(如最新的NVIDIA驱动)可能无法通过官方仓库直接安装,需要手动添加PPA或从NVIDIA官网下载。-非LTS版本会更快地包含新版本的软件包和驱动程序,因此可能更容易安装最新版本的CUDA和cuDNN,这对于使用PyTorch的最新GPU特性可能有利。但需要注意,非LTS版本的生命周期短,需要频繁升级系统版本。3.**PyTorch官方安装指南的适配**:-PyTorch官方安装命令(通过pip或conda)通常不区分Ubuntu的LTS和非LTS版本,而是根据CUDA版本或CPU来指定。因此,只要系统中安装了所需的CUDA版本,PyTorch就可以运行。-但是,不同Ubuntu版本默认安装的gcc版本可能不同,这可能会影响需要从源码编译PyTorch的情况。非LTS版本通常有更新的gcc,可能支持更新的C++特性,而LTS版本则更稳定。4.**社区支持和文档**:-由于LTS版本被广泛用于服务器和开发环境,因此社区支持和解决方案通常更丰富。遇到问题时,更容易找到相关的解决方案。-非LTS版本用户较少,遇到特定问题可能难以找到解决方案。**总结差异比较表**:|比较项目|UbuntuLTS版本|Ubuntu非LTS版本||------------------|-------------------------------------|-------------------------------------||支持周期|5年|9个月||稳定性|高,适合生产环境|较低,适合尝鲜和开发测试||软件包更新|较慢,但稳定|较快,包含最新软件包||驱动安装|可能需要手动安装最新驱动|通常更容易获得最新驱动||对PyTorch的影响|稳定,长期兼容|可能更快支持新特性,但存在兼容风险||社区支持|丰富|相对较少|**安装建议**:-对于需要稳定运行PyTorch的生产环境,推荐使用UbuntuLTS版本。-对于希望尝试PyTorch最新特性的开发环境,可以考虑非LTS版本,但需要注意系统升级的频繁性和潜在的不稳定性。**注意事项**:-无论选择哪个版本,安装PyTorch时,关键是要确保CUDA版本(如果需要GPU)与NVIDIA驱动版本兼容,并且系统库满足要求。-在非LTS版本上,由于系统更新较快,可能会出现PyTorch尚未适配的情况,此时可能需要回退到旧版本PyTorch或等待更新。**参考安装步骤(以LTS为例)**:1.确保系统更新:`sudoaptupdate&&sudoaptupgrade`2.安装NVIDIA驱动(如果使用GPU):-可以通过Ubuntu的“附加驱动”或手动安装(参考NVIDIA官网)。3.安装CUDAToolkit:根据PyTorch官方推荐的CUDA版本,从NVIDIA官网下载对应的CUDAToolkit并安装。4.按照PyTorch官网提供的命令安装PyTorch(使用pip或conda)。例如,在Ubuntu20.04LTS(支持到2025年)上安装PyTorch(以1.7.1为例):```bash#安装CUDA11.0wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.3/local_installers/cuda_11.0.3_450.51.06_linux.runsudoshcuda_11.0.3_450.51.06_linux.run#安装PyTorchpipinstalltorch==1.7.1+cu110torchvision==0.8.2+cu110torchaudio==0.7.2-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html```在非LTS版本(如Ubuntu21.10)上,步骤类似,但需要注意驱动和CUDA的版本是否与系统内核兼容。最后,请根据实际需求选择系统版本,并参考PyTorch官方安装指南:https://pytorch.org/get-started/locally/§§相关问题§§1.在UbuntuLTS版本上如何安装最新版本的PyTorch?2.使用非LTS版本Ubuntu运行PyTorch可能遇到哪些常见问题?3.如何选择适合PyTorch开发的Ubuntu版本?4.在Ubuntu系统上如何管理多个CUDA版本以支持不同版本的PyTorch?</think>### Ubuntu LTS 与 非 LTS 版本对 PyTorch 框架支持的差异分析 #### 1. **支持周期与稳定性** - **LTS 版本** (如 20.04, 22.04): 提供 **5 年** 官方支持(安全更新/维护),确保底层依赖库(如 CUDA、cuDNN、GCC)长期稳定。PyTorch 的 GPU 驱动兼容性更可靠,适合生产环境[^1]。 - **非 LTS 版本** (如 23.10, 24.04): 仅 **9 个月** 支持周期,软件包更新频繁。可能更快支持 PyTorch 新特性(如最新 CUDA 版本),但需频繁升级系统,存在兼容性风险。 #### 2. **驱动与依赖库兼容性** - **GPU 支持差异**: LTS 版本的 NVIDIA 驱动通过官方仓库提供稳定测试版本,而非 LTS 版本可能需要手动安装新版驱动(如 `nvidia-driver-550`)以支持 PyTorch 的 CUDA 特性[^1]。 - **关键依赖库**: LTS 的 Python 版本(如 3.8/3.10)长期维护,避免 PyTorch 因 Python 升级导致的包冲突;非 LTS 可能预装更新版本(如 Python 3.12),需注意 `torch` 的兼容性。 #### 3. **安装与维护成本** | 项目 | LTS 版本 | 非 LTS 版本 | |---------------------|-----------------------------|-----------------------------| | PyTorch 安装方式 | 官方 pip/conda 命令直接支持 | 可能需源码编译或自定义依赖 | | 升级频率 | 每 2 年一次系统升级 | 每 6 个月强制升级 | | 故障排查资源 | 社区解决方案丰富[^2] | 问题更小众,文档较少 | #### 4. **性能与优化** - **内核优化**: 非 LTS 版本可能包含更新的内核(如 Linux 6.5),对 PyTorch 的分布式训练(如 NCCL 通信)有潜在性能提升。 - **硬件适配**: 新硬件(如 NVIDIA H100)在非 LTS 上可能更快获得驱动支持,但需自行验证 PyTorch 兼容性。 #### 推荐场景 - ✅ **选择 LTS**: 企业部署、长期研发项目、需稳定 CUDA 环境的场景(如模型训练服务器)。 - ⚠️ **选择非 LTS**: 短期实验性项目、需测试 PyTorch 前沿功能(如 CUDA 12.4)、开发者尝鲜环境。 > **总结**:LTS 版本在**稳定性、维护性、生产支持**上占优;非 LTS 版本在**新特性适配速度**上领先,但需承担兼容性风险。 ---
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