stylegan2 示例命令fused_bias_act.cu环境配置异常(无法打开包括文件: “tensorflow/core/framework/op.h”

最新推荐文章于 2023-03-21 11:13:42 发布
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分类专栏： TensorFlow 文章标签： tensorflow python
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在python运行stylegan2示例时,运行过程中,触发fused_bias_act.cu中的异常,可以看到fused_bias_act.cu中实际上是用c/c++写的实现代码.

仔细看异常信息会发现这句话 无法打开包括文件: “tensorflow/core/framework/op.h”:

解决策略

1.首先确保你安装了c/c++工具集,版本号可以有些不一致,这影响不大,在这里:

2.确定你已经调整了工具集引用

3.这里我取巧做了步骚操作,不合理但最简单:

从[core]文件夹下把头文件们都复制出来

在同级目录下新建文件夹tensorflow,将core文件夹丢进去,确保tensorflow/core/framework/op.h这个文件相对路径是正确的

问题解决,运行结果如下:

操作不甚合理,但能最快解决问题,如有其它解决策略还望指正.

cmake报错“fatal error: tensorflow/core/framework/op_kernel.h: 没有那个文件或目录”的解决方案
zeeq的博客
11-13 5320
  我在ubuntu系统下使用cmake进行编译的时候，报错fatal error: tensorflow/core/framework/op_kernel.h: 没有那个文件或目录，如下所示： fatal error: tensorflow/core/framework/op_kernel.h: 没有那个文件或目录 #include "tensorflow/core/framework/op_kernel.h" ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
【实战】（以色列·特拉维夫大学）将 E4E 成功移植到Windows 10: StyleGAN2图像处理编码器的设计，支持Pytorch Cuda/C++ Extension
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06-21 4756
StyleClip项目支持写一段文字，指导StyleGAN2生成具备指定特征的图像。但这个项目的一些中间数据，比如：在Pytorch环境下对应于输入原图的StyleGAN2反演（Inversion）潜码
stylegan2 示例命令fused_bias_act.cu环境配置异常(无法打开包括文件: “tensorflow/core/framework/op.h”)
qq_39024280的博客
12-29 3476
问题描述 在python运行stylegan2示例时,运行过程中,触发fused_bias_act.cu中的异常,可以看到fused_bias_act.cu中实际上是用c/c++写的实现代码. 仔细看异常信息会发现这句话 无法打开包括文件: “tensorflow/core/framework/op.h”: 解决策略 1.首先确保你安装了c/c++工具集,版本号可以有些不一致,这影响不大,在这里: 2.确定你已经调整了工具集引用 3.这里我取巧做了步骚操作,不合理但最简单:
跑stylegan2模型时报错：fused_bias_act.cu环境配置异常(无法打开包括文件: “tensorflow/core/framework/op.h”
weixin_45869622的博客
03-21 807
后发现是因为styleGAN2用的版本是1.14.0，这个版本op.h就在tensorflow/core/framework/目录下，而我使用的是1.15，但在1.15.0中tensorflow目录结构改变了，所以提示找不到文件。为了扩充原有的数据集，我使用StyleGAN2模型，在运行run_training.py文件时遇到报错无法打开包括文件: “tensorflow/core/framework/op.h”找到anaconda下相应的虚拟环境下的core文件夹，将其打包复制。
TensorFlow错误：fatal error: tensorflow/core/framework/op.h: 没有那个文件或目录（PointCNN遇到的错误）
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### 错误原因 当遇到 `ImportError: cannot open shared object file` 的错误提示时，通常意味着 Python 试图加载的共享库文件不存在于指定路径下。对于特定情况下的 `fused.so` 文件缺失问题，在 PyTorch 扩展模块中可能出现此错误[^1]。 具体来说，该类错误可能由以下几个因素引起： - 缺少必要的依赖项或编译工具链。 - 使用不兼容版本的 CUDA 和 PyTorch 组合。 - 编译过程中产生的 `.so` 文件未能成功创建并放置到预期位置。 - 路径配置不当，导致程序找不到已存在的 `.so` 文件。 ### 解决方案 针对上述提到的情况，可以采取如下措施来解决问题： #### 方法一：重新安装相关包 如果是因为缺少某些必需的软件包而导致的问题，则可以通过更新或重装这些包来进行修复。特别是涉及到 GPU 加速功能时，建议确保所使用的 PyTorch 版本与本地安装的 NVIDIA 驱动及 CUDA 工具集相匹配。 ```bash pip uninstall deepspeed git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed.git cd DeepSpeed DS_BUILD_ADAIN=1 DS_BUILD_CPU_ADAM=1 pip install -e . ``` 以上命令会克隆最新的 Deepspeed 源代码仓库，并尝试构建其中包含的所有扩展模块，包括 `fused_adam` 及其他潜在所需的融合操作函数[^4]。 #### 方法二：清理缓存目录 有时旧版残留的数据可能会干扰新版本的正常工作，因此清除掉之前失败编译留下的临时文件也是一个不错的选择。这有助于避免因历史遗留问题而引发的新一轮冲突。 ```bash rm -rf ~/.cache/torch_extensions/* ``` 执行这条指令将会删除所有存储在用户家目录下的 Torch Extensions 缓存数据，从而给后续的操作提供一个干净的工作空间。 #### 方法三：验证环境变量设置 确认当前环境中关于动态链接器的相关环境变量（如 LD_LIBRARY_PATH）已经包含了正确指向所需库的位置的信息。如果不小心遗漏了这一点，即使存在目标 `.so` 文件也可能因为路径不对而被忽视。 ```bash export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/correct/libraries ``` 请根据实际情况调整上面命令中的 `/path/to/correct/libraries` 部分，使其指向实际存放有合法 `.so` 库的地方。 #### 方法四：检查CUDA和PyTorch版本一致性 由于不同版本之间可能存在API变化或其他差异，所以务必保证正在使用的CUDA驱动以及PyTorch框架处于相互支持的状态之下。查阅官方文档获取推荐搭配列表，并据此做出相应调整。
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