rwconverter Fails with libnnz10.so could not be loaded

本文解决了一个在IBM AIX 64位系统上使用Oracle Reports Developer 10.1.2.0.2版本时遇到的问题:rwconverter命令执行失败。问题原因是环境变量未正确设置导致依赖库/lib/libnnz10.so加载失败。解决方案建议使用rwconverter.sh脚本代替直接调用rwconverter命令,因为该脚本会设置所有必要的环境变量。
rwconverter Fails with libnnz10.so could not be loaded [ID 468004.1] 

 修改时间 17-AUG-2009     类型 PROBLEM     状态 PUBLISHED 

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  Symptoms
  Cause
  Solution
  References


Applies to:

Oracle Reports Developer - Version: 10.1.2.0.2
IBM AIX Based Systems (64-bit)
"Checked for relevance on 17-Aug-2009"

Symptoms

-- Problem Statement:
rwconverter failing to run on AIX

-- Steps To Reproduce:
$ rwconverter
exec(): 0509-036 Cannot load program rwconverter because of the following errors:
0509-150 Dependent module /lib/libnnz10.so could not be loaded.
0509-103 The module has an invalid magic number.

Cause

There are some environment variables missing (e.g. LIBPATH) or not set correctly.

Solution

Use rwconverter.sh script. file instead of rwconverter command.

rwconverter.sh calls $ORACLE_HOME/bin/reports.sh that sets all environment variables needed to allow rwconverter to run.

e.g.

rwconverter.sh userid=user/****@db stype=rdffile source=report5.rdf dtype=repfile dest=report.rep batch=yes

References

NOTE:341298.1 - Trying to Convert Report Gives Error "rwconverter: error while loading shared libraries: libjvm.so"



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产品
  • Middleware > Developer Tools > Database & PLSQL > Oracle Reports Developer
关键字
RWCONVERTER; REPORTS.SH

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### 解决CuPy无法加载CUDA路径的警告问题 当遇到 `CUDA path could not be detected. Set CUDA_PATH environment variable if CuPy fails to load.` 的警告时,这通常表明系统未能正确检测到CUDA的安装路径。以下是解决此问题的详细方法: #### 1. 确保CUDA已正确安装 在安装CUDA之前,请确认下载的版本与系统的架构和NVIDIA驱动程序兼容[^1]。如果CUDA未正确安装,可能会导致路径无法被检测到。 #### 2. 设置CUDA环境变量 为了确保系统能够找到CUDA路径,需要正确配置环境变量。在Windows系统中,可以通过以下步骤设置CUDA_PATH变量: - 打开“系统属性”对话框。 - 转到“高级”选项卡,并点击“环境变量”按钮。 - 在“系统变量”部分,点击“新建”或“编辑”,添加以下内容: - 变量名:`CUDA_PATH` - 变量值:`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X` (将`vX.X`替换为实际安装的CUDA版本号)。 #### 3. 验证环境变量设置 完成环境变量设置后,可以通过命令行验证其是否生效: ```cmd echo %CUDA_PATH% ``` 如果返回了正确的CUDA路径,则说明环境变量已正确设置。 #### 4. 安装cuDNN并正确放置文件 根据引用[2]的内容,cuDNN的解压文件需要放置在CUDA工具包的目录下。例如,将所有解压后的文件放入以下路径: ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2 ``` 请确保cuDNN的版本与CUDA版本匹配[^2]。 #### 5. 测试CuPy加载CUDA 完成上述步骤后,可以运行以下代码测试CuPy是否能够成功加载CUDA: ```python import cupy as cp print(cp.show_config()) ``` 如果CUDA路径正确设置且cuDNN文件位置无误,上述代码应输出详细的配置信息,而不会显示警告。 --- ### 注意事项 - 如果仍然出现警告,请检查是否遗漏了某些关键步骤,或者是否存在多个CUDA版本冲突的情况。 - 确保Python环境中的CuPy版本与CUDA版本兼容。可以在CuPy的官方文档中查找版本兼容性表。 ---
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