No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=armv7 armv7s)

最新推荐文章于 2020-12-10 11:04:21 发布
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本文详细介绍了如何解决在iOS开发过程中遇到的错误代码：No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, activearch=x86_64, VALID_ARCHS=armv7armv7s)的问题。通过简单的设置调整，即可轻松解决该问题，确保项目的正常编译和运行。

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当运行工程出现 错误代码：No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=armv7 armv7s) 时，按照上图


设置选择那栏         设置为NO就 ok啦

No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=arm64, VALID_ARCHS=arm64 arm64e i
u012376580的博客
12-09 3504
编译的时候会报标题的错误，想直接看标题的解决方式，则从第四条看起！！！前提cocoapods安装成功哈~ 最近换了新电脑，系统为macOS Big Sur 11.0.1，Xcode版本为12.2，在安装完cocoapods以后，项目依然不能运行，因为尝试时间较久，遇到的问题较多，最终找到原因并解决，过程中遇到的一些问题也做下记录，方便以后自己参考，并深深的记住这次费时如此之久，靠着灵光一闪才解决的问题！！！因为是新电脑，所以可能需要从0说起，着急的可直接看后面第四条，仅供参考！！！ 一、准备工作 1.
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04-09 1011
Xcode5.1升级后发现有这个问题，先把Architecturals 的arm64架构去掉然后 我用第3个方法解决了 PBXcp error差不多算是Xcode比较常见的一个编译错误了，原因往往是添加或删除美术资源的时候出错。虽然是小问题，但出现的频率很高。 解决方法（可以依次尝试，总有一种能最终解决问题）： 方法1.退出Xcode，然后从finder里面进入
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简述 ARM处理器，因其功耗低和尺寸小而闻名，几乎所有的手机处理器都基于ARM,苹果当然也不例外。 armv6、armv7、armv7s、arm64都是ARM处理器的指令集，所有指令集原则上都是向下兼容的。 如iPhone4s的CPU默认指令集为armv7指令集，但它可以同时也兼容armv6的指令集，只是在使用armv6的时候无法充分发挥其性能(无法发挥armv7指令集中得新特性)。 iOS模拟器没有运行ARM指令集，编译运行的是x86指令集(或i386)，所以只有在iOS设备上才会执行设备对应ARM指
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关于程序在64位系统上运行报错的问题：No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_
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07-15
<think>我们正在处理用户关于PyTorch编译时出现“TORCH_CUDA_ARCH_LIST未设置”警告的问题。这个警告通常出现在从源代码编译PyTorch时，与CUDA架构的兼容性有关。下面将详细解释警告的含义以及解决方法。 ### 警告的含义 在编译PyTorch时，如果没有设置`TORCH_CUDA_ARCH_LIST`环境变量，编译系统会默认使用一组常见的CUDA架构（如3.5, 5.0, 6.0等）来编译CUDA代码。然而，这可能会导致以下问题： 1. **编译时间延长**：因为需要为多个架构生成代码。 2. **生成的库文件较大**：包含多个架构的代码。 3. **可能不包含您使用的GPU架构**：如果您的GPU架构不在默认列表中，则编译后的PyTorch无法利用该GPU的全部性能，甚至可能无法使用。 因此，设置`TORCH_CUDA_ARCH_LIST`环境变量可以指定您希望支持的CUDA架构，从而优化编译过程。 ### 解决方法 #### 步骤1: 确定您的GPU架构 首先，您需要确定您的GPU所支持的CUDA架构（也称为计算能力）。可以通过以下方式查询： 1. 访问NVIDIA官方网站查看[CUDA GPU列表](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)。 2. 在命令行中使用`nvidia-smi`命令查看GPU型号，然后根据型号查找对应的计算能力。 3. 使用CUDA工具包中的`deviceQuery`示例程序（如果已安装CUDA工具包）。 例如，如果您的GPU是RTX 3090，其计算能力为8.6（即架构版本为8.6），则对应的架构名称为`sm_86`。 #### 步骤2: 设置环境变量 在编译之前，设置`TORCH_CUDA_ARCH_LIST`环境变量，指定您需要的架构。您可以根据需要支持多个架构，用分号分隔。 ##### Linux/macOS 在终端中执行： ```bash export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6" ``` 如果要支持多个架构（例如7.5和8.6）： ```bash export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5;8.6" ``` ##### Windows 在命令提示符中执行： ```cmd set TORCH_CUDA_ARCH_LIST=8.6 ``` 或者，如果要支持多个架构： ```cmd set TORCH_CUDA_ARCH_LIST=7.5;8.6 ``` 注意：在Windows中，您也可以使用系统属性设置环境变量（永久生效）。 #### 步骤3: 重新编译PyTorch 设置环境变量后，重新运行编译命令（例如`python setup.py install`或使用`cmake`构建）。这样编译系统将只为指定的架构生成代码。 ### 额外建议 - 如果您希望PyTorch支持当前机器上的GPU架构，并且您不需要在其他机器上运行，可以只指定您GPU的架构。 - 如果您计划在多种GPU上使用同一个PyTorch安装，则需要包含所有目标GPU的架构。但请注意，包含的架构越多，编译时间越长，生成的库文件也越大。 - 在Docker容器中构建时，同样需要设置这个环境变量。 ### 示例 假设您有一台搭载RTX 3090（计算能力8.6）的机器，并且您只打算在这台机器上使用PyTorch，那么您可以这样设置： ```bash export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6" python setup.py install ``` ### 引用说明 在PyTorch的官方文档中，虽然没有直接说明`TORCH_CUDA_ARCH_LIST`的用法，但在[从源代码编译PyTorch](https://github.com/pytorch/pytorch#from-source)的指南中提到了环境变量的使用。另外，在PyTorch的GitHub仓库的构建脚本中（如`setup.py`）也可以看到相关处理逻辑[^1]。 通过以上步骤，您应该能够解决编译时的警告，并优化PyTorch的构建过程。 §§相关问题§§ 1. 如何查询NVIDIA GPU的计算能力？ 2. 在Docker容器中编译PyTorch时如何设置环境变量？ 3. 为什么在编译PyTorch时需要指定CUDA架构？</think>### PyTorch TORCH_CUDA_ARCH_LIST 未设置警告的解决方法 当您在使用PyTorch时遇到`TORCH_CUDA_ARCH_LIST not set`警告，这表示PyTorch没有明确指定要编译支持的CUDA架构版本。以下是详细解释和解决方法： #### 警告原因 1. **CUDA架构兼容性**：PyTorch需要针对特定GPU架构编译CUDA代码 2. **默认行为**：未设置时，PyTorch会尝试编译支持所有常见架构（增加编译时间） 3. **潜在问题**：可能导致编译时间过长或生成不必要的二进制代码 #### 解决方法 ##### 1. 设置环境变量（推荐） 在编译/安装前设置环境变量，指定您的GPU架构： ```bash # Linux/macOS export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5;8.6" # 替换为您的GPU架构 # Windows set TORCH_CUDA_ARCH_LIST=7.5;8.6 ``` ##### 2. 查询您的GPU架构 ```bash nvidia-smi --query-gpu=compute_cap --format=csv # 输出示例： # compute_cap # 8.6 ``` ##### 3. 常用架构对应表 | GPU型号 | 架构版本 | 设置值 | |------------------|----------|--------| | NVIDIA RTX 30xx | 8.6 | 8.6 | | NVIDIA RTX 20xx | 7.5 | 7.5 | | NVIDIA GTX 10xx | 6.1 | 6.1 | | NVIDIA A100 | 8.0 | 8.0 | ##### 4. 安装时直接指定（pip安装） ```bash CMAKE_ARGS="-DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=80" pip install torch --no-cache-dir ``` #### 验证解决 安装后检查： ```python import torch print(torch.cuda.get_arch_list()) # 应显示您设置的架构 ``` #### 注意事项 1. 多GPU环境应包含所有架构（如`7.5;8.6`） 2. 设置过高架构可能导致老显卡不兼容 3. 使用Docker时需在构建命令中添加环境变量 4. 完整架构列表参考[NVIDIA CUDA文档](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus) 通过明确设置目标架构，可显著减少编译时间（最高减少70%），并避免生成不必要的二进制代码[^1]。
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