服务器系统编译出现 ‘#‘ must be first item on line

已于 2022-03-24 09:27:11 修改
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分类专栏： 个人学习总结 文章标签： android
于 2022-03-24 09:15:32 首次发布
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博主在编译系统中遇到莫名错误，未见gitstatus提示。经过排查，问题在于加密软件冲突，重启该软件后问题得到解决。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述
好好的编译系统莫名其妙出现这个错误，而且git status什么都没有，退出终端重登录也没用。

问题验证已解决：重启加密软件

在这里插入图片描述

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<think>好的，我现在需要帮助用户解决MindSpore中设置Ascend设备时出现的RuntimeError问题。首先，我应该仔细分析用户提供的引用内容，看看这些错误信息有什么共同点或可能的原因。 用户提到了几个不同的错误引用。引用[1]指出缺少libge_runner.so，可能涉及Ascend软件包未安装或路径配置错误。引用[2]是关于GPU环境下找不到libcuda.so，但用户现在的问题是关于Ascend设备，所以可能需要排除GPU相关的问题。引用[3]提到undefined symbol: pthread_atfork，可能与Python版本或编译环境有关。引用[4]涉及算子方法的变更，可能和代码兼容性有关。引用[5]直接提到RuntimeError: Invalid ranktable，这可能和分布式配置中的rank_table设置有关。 用户的问题是在设置device_target为Ascend时出现RuntimeError。首先，我应该考虑最常见的几个原因：软件包安装是否正确、环境变量配置、权限问题以及分布式设置是否正确。 根据引用[1]，检查Ascend软件包的安装情况。用户可能没有安装Ascend的CANN包，或者安装的版本与MindSpore不兼容。需要确认用户是否正确安装了对应版本的CANN，并且路径是否正确设置，比如LD_LIBRARY_PATH是否包含CANN的库路径。 另外，引用[5]提到的rank_table问题，如果用户在分布式训练中使用了错误的rank_table文件，或者device_id和rank_id不匹配，也会导致RuntimeError。这时候需要检查rank_table.json文件的内容，确认每个节点的rank_id和device_id是否正确，是否存在重复或超出实际设备数量的情况。 权限问题也可能导致库文件无法加载，比如用户是否有权限访问/usr/local/Ascend/driver目录下的文件，或者是否有HwHiAiUser组的权限。需要建议用户检查目录权限，并将当前用户加入HwHiAiUser组，然后重新登录。 还有可能的是环境变量未正确配置。除了LD_LIBRARY_PATH，还需要检查PYTHONPATH是否包含MindSpore和CANN的Python包路径。此外，检查Ascend的firmware版本是否与驱动兼容，使用npu-smi info命令查看状态，确保设备正常。 如果以上步骤都确认无误，可能需要检查MindSpore和CANN的版本兼容性。用户可能安装了不匹配的版本，导致运行时出现错误。建议参考官方文档，确认版本对应关系，并重新安装或升级相应组件。 此外，用户可能在代码中设置context时参数有误，例如device_id超出了实际设备的数量。需要检查set_context中的device_id参数是否正确，是否与rank_table中的配置一致。 最后，查看完整的错误日志，寻找更具体的错误信息，这有助于进一步缩小问题范围。如果问题依然存在，建议用户收集日志和配置信息，联系MindSpore社区或华为技术支持，提供详细的环境信息和错误日志以便快速定位问题。 总结可能的解决步骤：1. 检查Ascend软件包安装；2. 验证环境变量配置；3. 检查分布式配置（如适用）；4. 确认权限设置；5. 检查版本兼容性；6. 审查代码中的context设置；7. 查看详细日志并寻求进一步帮助。</think>针对MindSpore设置Ascend设备时出现的RuntimeError问题，请按以下步骤排查解决： --- ### 一、检查Ascend软件包安装 1. **确认CANN包安装** Ascend设备依赖华为的CANN（Compute Architecture for Neural Networks）软件包。执行以下命令检查是否安装： ```bash ls /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest ``` - 若目录不存在，需从[华为昇腾社区](https://ascend.huawei.com/)下载对应版本安装[^1] - 确认CANN版本与MindSpore版本严格匹配（参考[MindSpore版本兼容表](https://www.mindspore.cn/install)） 2. **验证动态库路径** 在`~/.bashrc`中添加环境变量： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source ~/.bashrc ``` 执行`ldconfig -v | grep libge_runner.so`确认库文件能被找到[^1]。 --- ### 二、排查环境配置问题 1. **检查用户权限** Ascend设备需要访问`/dev/davinciX`设备节点，确保用户属于`HwHiAiUser`组： ```bash sudo usermod -aG HwHiAiUser $USER newgrp HwHiAiUser # 立即生效 ``` 2. **验证设备状态** 使用`npu-smi info`命令检查NPU卡状态，输出应包含设备温度、算力使用率等信息： ```bash npu-smi info ``` --- ### 三、处理分布式训练错误（如适用） 若错误提示`Invalid ranktable`[^5]： 1. **检查rank_table.json** 确认文件格式正确且`rank_id`与`device_id`一一对应： ```json { "group_list": [{ "group_name": "hccl_world_group", "device_num": "8", "instance_count": "8", "group_rank_list": [ {"device_id": "0", "rank_id": "0"}, {"device_id": "1", "rank_id": "1"}, ... ] }] } ``` 2. **设置环境变量** 单机单卡训练时指定`device_id`： ```python mindspore.set_context(device_id=0) # 必须与实际插槽号对应 ``` --- ### 四、验证基础代码配置 ```python import mindspore as ms ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE, device_target="Ascend", device_id=0) try: ms.run_check() # 触发设备检测 except RuntimeError as e: print(f"错误详情: {e}") ``` --- ### 五、典型错误解决方案 | 错误类型 | 现象 | 解决方案 | |---------|------|---------| | 库加载失败 | `libge_runner.so not found` | 1. 重装CANN包<br>2. 检查LD_LIBRARY_PATH | | 权限问题 | `/dev/davinciX: Permission denied` | 将用户加入HwHiAiUser组 | | 版本冲突 | `undefined symbol`错误[^3] | 使用Python 3.7/3.9 + CANN 5.1.RC2组合 | --- ### 六、获取更多帮助 1. 收集以下信息提交至[MindSpore社区](https://gitee.com/mindspore/mindspore/issues)： - `/var/log/npu/conf/slog`目录日志 - `npu-smi info`输出 - 完整的Python错误堆栈 2. 通过昇腾开发者课堂学习环境配置：[昇腾社区课程](https://ascend.huawei.com/zh/#/training) ---
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