^M导致的编译出错

有时候我们会在Windows下编写代码,然后再放到Linux下进行编译。此时就会涉及到两个系统对换行符的解释了。不同的解释,就会造成一些奇怪的错误。


1、问题描述

在SourceInsight上查看main()函数,这么一看,没啥毛病。
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但是当我将该文件放到Linux上使用gcc进行编译,编译出错,提示第322行出错,但是322行是return 0;没啥毛病啊。
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我把321行和322行屏蔽掉,再次编译,同样会出错,出错跟上次不一样。
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在Linux系统中打开这个文件,发现有个奇怪的地方,在a test中间有个^M的字符。
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这个字符在Linux会被解释成换行,于是上面就等价于:
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这就能解释为什么第二次编译会出现那种出错了。在Windows下我们看不出^M的存在,看起来像是个空格,但是在Linux下^M会影响到整个代码的格式,于是有可能会出现错误。

要模拟上述的情况其实很简单。在SourceInsight可以插入一个ASCII字符。
Edit -> Special Edit -> Insert ASCII..
输入0xd的字符就可以出现^M了。


2、Windows/Linux对换行的解释

Windows:     0D0A 
Unix\Linux:  0A 
MAC:         0D

3、删除^M

使用dos2unix工具,将dos下的文件转换成unix下的文件。

#dos2unix filename
<think>好的,我现在需要解决用户在编译OpenPCDet时遇到的Ninja报错问题。首先,我得回想一下用户提供的引用内容,尤其是引用[1]和[2],里面提到了CUDA相关的错误和环境变量的问题。用户提到的是编译时的Ninja错误,可能和CUDA版本、GPU架构支持或者依赖项安装不完整有关。 首先,常见的问题可能是CUDA和GPU架构不兼容。根据引用[1],Unsupported gpu architecture错误通常是因为CUDA版本不支持指定的GPU架构。比如,用户可能在编译时用了较新的架构(如sm_86),但CUDA版本过旧不支持。我需要让用户检查CUDA版本和对应的架构支持。 其次,环境变量是否正确设置?引用[2]提到环境变量未设置或未使用sudo可能导致找不到CUDA。用户需要确认CUDA_HOME和PATH是否正确,并且以sudo权限运行安装,避免权限问题。 另外,依赖项是否完整安装?比如,OpenPCDet需要spconv库,而spconv的安装可能依赖正确的CUDA工具链。如果用户没有使用--recursive克隆仓库,可能会缺少子模块,导致编译失败。需要检查git clone时是否加了--recursive参数,确保所有子模块都已下载。 还有,Ninja本身的问题。有时候Ninja版本过低可能导致兼容性问题,建议升级到最新版本。或者,在编译命令中加入-j参数限制并行进程数,避免资源竞争导致的错误。 最后,查看日志文件。编译错误的具体信息通常在日志中,用户需要根据错误信息定位问题。比如,如果报错提到某个头文件缺失,可能是依赖库未正确安装;如果是权限问题,可能需要用sudo。 总结下来,解决步骤应该是:检查CUDA版本与GPU架构的兼容性、验证环境变量、确保依赖项完整安装、调整编译参数、查看详细日志。同时参考官方文档和GitHub issue,寻找类似问题的解决方案。</think>以下为OpenPCDet编译时Ninja报错的解决方案,按照排查优先级排序: ### 一、检查CUDA与GPU架构兼容性 1. 执行`nvidia-smi`查看CUDA版本 2. 确认`/usr/local/cuda`软链接指向正确版本 3. 修改`OpenPCDet/setup.py`中编译参数: ```python extra_compile_args={ 'cxx': ['-g', '-j4'], # 限制并行进程数 'nvcc': ['-arch=sm_72'] # 根据设备架构修改[^1] } ``` * Xavier设备应使用`sm_72`,RTX 30系用`sm_86`,需与CUDA版本对应 ### 二、验证依赖完整性 1. 重新克隆仓库: ```bash git clone --recursive https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git ``` 2. 检查第三方库: ```bash cd OpenPCDet ls pcdet/ops/ # 确认iou3d, pointnet2等目录存在 ``` ### 三、环境配置(关键步骤) 1. 设置环境变量: ```bash export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 2. 安装必备组件: ```bash sudo apt-get install ninja-build cmake build-essential python -m pip install --upgrade setuptools pip ``` ### 四、编译命令调整 建议使用以下组合命令: ```bash sudo python setup.py develop clean --all # 先清理 sudo python setup.py develop # 带权限编译 ``` ### 五、查看详细错误日志 若仍失败,检查`build/temp-*/log`中的详细报错信息,常见问题: - 缺少`spconv`库:需先安装适配CUDA版本的spconv - 内存不足:添加`-j4`限制编译线程数 - 头文件缺失:确认pybind11等依赖已安装
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