安装darknet时出现error: unknown type name ‘clock_t‘； did you mean ‘clockid_t‘?的解决办法

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#python #神经网络 #深度学习

本文介绍如何在darknet.h文件中引入time.h头文件的方法，这对于理解darknet项目的配置及使用预定义的时间函数至关重要。

在darknet.h文件里加一句(在include文件夹下

#include <time.h>

就可以了

nvidia jetson xavier NX编译darknet时提示opencv错误， error: ‘IplImage’ does not name a type； did you mean
C/C++、嵌入式开发、深度学习算法、模型部署与推理优化
05-28 2352
在nvidia jetson xavier NX安装了opencv，然后编译darknet，提示error: ‘IplImage’ does not name a type; did you mean ‘image’? 解决方法是在src文件夹下查找错误里的image_opencv.cpp，将该文件内容全部替换为下面的内容， #ifdef OPENCV #include "std...
编译darknet遇到的一些错误问题的解决: unknown type name ‘namespace’
ltshan139的专栏
01-17 9917
前言 在darknet框架代码中，有可能在c代码文件中调用了 opencv的API，如下所示：data.c中调用了opencv代码。这时就会导致一些编译错误产生。 /**************data.c*************/ ... ... #ifdef OPENCV #include "opencv2/highgui/highgui_c.h" #include "open...
Rt-thread报错error: unknown type name ‘clock_t‘或者 “suseconds_t tv_usec“报错
a592320978的博客
01-16 649
【代码】Rt-thread报错error: unknown type name ‘clock_t‘
RT-Thread时钟部分API指南：使用与源代码分析
qq_61585528的博客
02-01 1486
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darknet入门记录【msys2环境+opencv编译】
误入歧途渐行渐远
02-23 1993
https://pjreddie.com/darknet/ 看了一下官网，这种强烈的中二气息让人欲罢不能，不由得赞叹，包装相当巧妙。 先安装了msys2，教程很详细https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42754237/article/details/86619721感谢！！ 官网https://www.msys2.org/ 在实际安装中的版本：一定要添加清华镜像站！！...
linux clock_t 头文件,Linux开发:error: ‘clockid_t’ has not been declared
weixin_35738304的博客
05-01 807
今天在Linux下进行编程开发，需要一个时间类的模块，就写了一个名为time的类，用于项目的时间模块。名为:time.htime.c结果编译时发现报出：/usr/include/pthread.h:239:34: error: ‘clockid_t’ has not been declared ...
Ubuntu编译zabbix-3.4提示error: unknown type name ‘my_bool‘； did you mean ‘_Bool
zzz1502的博客
05-05 851
linux编译安装提示error: unknown type name 'my_bool'; did you mean '_Bool'?
处理：‘IplImage’ does not name a type； did you mean ‘image’?
程序猿视角
01-30 3003
编译 darknet 的时候出现这个错误，把 home/darknet/src/imageopencv.cpp 修改如下： #ifdef OPENCV #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "image.h" using namespace cv; extern "C" { /*IplImage *image_to_ipl(image im) { int x,y,c;
【Ubuntu｜cuDNN】训练 DarkNet 时解决 fatal error: cudnn_version.h
【人工智障 | 计算鸡视觉 | 机器孩】
08-07 1384
文章目录前言解决方法 前言 在训练 darknet yolo 时碰到这个问题，这是由于新旧版本的 cudann 中的文件有区别，新版本多了一些文件。 解决方法 回到之前安装 cudnn 的那篇博客，找到了自己当初安装的 cudnn 的版本。 进入官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，下载自己之前安装的版本（需要登陆）。 解压后，进入文件夹，执行：# 参考来源：https://github.com/pjreddie/darknet/issue
【darknet实验】CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0‘ failed.
程序猿未进化的博客
12-21 1692
实验测试darknet，遇到错误CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed. 一、问题描述二、首先需要修改Makefile文件修改一修改二三、方法一修改前修改后测试命令四、方法二 ) 一、问题描述 实验测试darknet，遇到错误CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion
linux C/C++ 编译运行遇到的问题汇总
qq_38781075的博客
07-21 2604
非类函数（下面为test123）的定义（不是声明）不能放在.h文件里，必须放在cpp文件里如果你在头文件里定义了非类函数，如果你多次引用这个头文件，并使用这个函数，就会引发报错在函数‘test123[abicxx11]()’中a.cppcxx11]()的多重定义b.cpp第一次在此定义collect2错误ld返回1。.....................
Unknown type name 'class'; did you mean 'Class'? 解决方案
seventopalsy的博客
07-15 7755
有时我们需要在OC的程序中使用已有的C++类，这时，我们可以把OC类的.m文件后缀改为.mm，就可以在里面使用C++类了。但是二者直接混用会出现一些问题以致编译无法通过，这时可以简单的通过把target中的compile source as改为oc++就可以通过编译。这是一个简单的做法，但两个世界确实很不一样，如此这样的深度混合有时会变地很棘手。 但是如果使用默认compile类型就在引入C
C++编译时报错 error: unknown type name ‘ ‘
feikudai8460的博客
12-31 1万+
今天项目中，遇到一个很奇怪的问题，明明导入了头文件，却一直说不知道该类型。 如类VideoInfo 类存储的是视频 的信息参数，它当作参数，传入 解码器，作为解码器的成员变量，如下： #include <cstdint> #include "IDecode.h" extern "C"{ #include "libavformat/avformat.h" #include "libavcodec/avcodec.h" }; class VideoInfo { public: .
头文件循环引用导致“unknown type name”的问题详解
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m0_51178386的博客
09-06 3万+
经过检查，未知的变量类型所在的头文件已经被包含在本头文件中了，而且也添加进了头文件目录，通过Ctrl键也能跳转，表面看上去没有任何问题，甚至怀疑是编译器出问题了。这条语句的时候，会寻找名为b.h的头文件并进行编译，而这个时候，c.h中剩下的内容并没有参与编译。而在a.h中，由于包含了c.h头文件，编译器也会去寻找该头文件，然而 #这条语句提示编译器c.h已经参与编译了，因此会跳出c.h的编译，回到a.h中，当继续编译到。语句会判断当前没有编译c.h文件，而对c.h进行编译，当执行到 #
error: unknown type name 'class' 的解决方法
chameleons的专栏
07-01 1万+
error: expected '=', ',', ';', 'asm' or '__attribute__' before '{' token
错误 error: unknown type name ‘pid_t’
公孙莫言的博客
11-19 5507
缺头文件#include &lt;unistd.h&gt; 一般缺头文件是warning 但这里是错误
Qt报错 unknown type name ‘xxx‘
qq_35902025的博客
10-18 9436
1.点击Qt菜单栏帮助->关于插件 2.在C++下面，取消勾选ClangCodeModel 3.重启Qt界面 考虑到内置模型（built-in model）无法跟上 C ++ 语言的发展，也无法跟上围绕它的可用工具的开发，从Qt Creator 4.7.0版本开始默认启用 Clang Code Model 。使用ClangCodeModel来检查语法错误会导致以上报错，具体可以参考: 官方文档:https://doc.qt.io/qtcreator/creator-clang-codemod
clockid_t的含义
qq_40082488的博客
06-19 1033
clockid_t是一种由SUSv3定义的数据类型，用于表示时钟标识符。
CUDA Error: unknown error darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed. 已放弃 (核心已转储)
最新发布
03-29
<think>好的，我现在要帮用户解决CUDA运行时出现的未知错误以及在darknet中Assertion失败的问题。首先，我需要理清用户的具体情况。根据用户提供的引用信息，他们可能在安装CUDA时遇到了问题，可能是在本地机器或云实例上安装，比如AWS。不过用户的具体环境还不明确，可能需要进一步询问，但根据问题描述，用户现在遇到了CUDA错误和darknet的断言失败，需要给出解决方案。 首先，我应该考虑常见的CUDA错误原因。通常，CUDA未知错误可能由驱动问题、CUDA工具包版本不兼容、GPU硬件问题、内存不足或权限问题引起。而darknet的断言失败可能与CUDA相关，比如内存分配失败、模型配置错误或代码版本不匹配有关。 接下来，我需要分步骤思考解决方案： 1. **检查CUDA安装和驱动版本**：用户需要确认CUDA驱动是否正确安装，并且与darknet所需的版本兼容。比如，如果darknet需要CUDA 11.x，而用户安装了CUDA 12.x，可能会有兼容性问题。可以通过命令`nvidia-smi`查看驱动版本和CUDA版本，再使用`nvcc --version`检查CUDA工具包版本，确认两者是否匹配。 2. **验证GPU是否被正确识别**：运行CUDA示例程序如`deviceQuery`或`bandwidthTest`，检查GPU是否被正确识别，是否存在硬件问题。如果这些测试失败，可能是驱动没有正确安装或GPU有问题。 3. **检查内存使用情况**：darknet在运行模型时可能会因为显存不足导致断言失败。用户需要检查模型的大小和批量设置是否超过了可用显存。可以使用`nvidia-smi`查看显存占用情况，适当减少批量大小或调整模型结构。 4. **权限问题**：特别是在Linux系统中，用户需要有权限访问GPU设备。检查`/dev/nvidia*`文件的权限，可能需要将用户添加到`video`或`render`组，或者使用`sudo`运行程序，但这可能存在安全隐患。 5. **darknet代码和配置检查**：确保使用的darknet版本支持当前的CUDA版本，检查`.cfg`配置文件中的参数是否正确，比如batch size、 subdivisions等。断言失败的具体位置可能有提示，如cuda.c文件的某一行，需要检查对应的代码是否存在问题，或者是否有内存分配失败的情况。 6. **更新或回退版本**：如果用户最近更新了CUDA或darknet，可能存在版本冲突。尝试回退到之前的稳定版本，或者更新darknet到最新版本以获取兼容性修复。 7. **调试和日志**：在运行darknet时添加调试选项，如`-debug`或`-verbose`，查看更详细的错误信息。同时，检查darknet的日志输出，确定断言失败的具体原因。 可能还需要考虑系统环境变量是否正确设置，比如`CUDA_HOME`和`LD_LIBRARY_PATH`是否指向正确的CUDA安装路径。此外，用户是否在虚拟环境中安装了CUDA，比如使用conda，可能会有路径冲突。 针对用户提到的引用信息，他们可能在安装CUDA时遇到问题，但当前的问题更偏向于运行时错误。需要综合上述步骤，逐一排查可能的因素，并提供具体的命令或方法供用户验证。 最后，生成的相关问题需要围绕CUDA错误处理、darknet配置优化、环境调试等方面，帮助用户进一步解决可能遇到的类似问题。</think>针对CUDA运行时未知错误及darknet断言失败的问题，以下是分步解决方案： --- ### **1. 检查CUDA与驱动兼容性** - **确认驱动版本**：运行`nvidia-smi`查看驱动版本（右上角显示CUDA版本为驱动支持的最高版本，非实际安装版本）。 - **检查CUDA工具包版本**：执行`nvcc --version`查看实际安装的CUDA版本[^1]。 - **版本匹配**：确保darknet支持的CUDA版本与当前安装版本一致。例如，若darknet要求CUDA 11.x，而您安装了CUDA 12.x，需降级或更新darknet。 --- ### **2. 验证GPU状态** - **运行CUDA测试程序**： ```bash cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery ``` 若输出`Result = PASS`表示GPU识别正常，否则需排查驱动或硬件问题。 --- ### **3. 排查显存不足问题** - **监控显存占用**： ```bash watch -n 1 nvidia-smi ``` 运行darknet时观察显存使用量。若接近100%，需调整： - 减小`batch_size`或`subdivisions`（在`.cfg`配置文件中修改）。 - 使用更轻量级的模型。 --- ### **4. 检查权限与环境变量** - **设备权限**（Linux）： ```bash ls -l /dev/nvidia* ``` 确保用户有读写权限。若无权限： ```bash sudo usermod -aG video $USER # 添加用户到video组 sudo reboot # 重启生效 ``` - **环境变量**： 确认`LD_LIBRARY_PATH`包含CUDA库路径： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` --- ### **5. 调试darknet断言失败** - **定位错误代码**： 断言失败提示如`cuda.c:123`表示错误在`cuda.c`文件的第123行。常见原因： - **内存分配失败**：检查`cudaMalloc()`返回值。 - **模型参数错误**：核对`.cfg`中输入尺寸、通道数与训练数据是否匹配。 - **编译调试版本**： ```bash make clean make DEBUG=1 # 启用调试信息 ``` 运行后根据堆栈追踪定位具体问题。 --- ### **6. 版本回退或更新** - **降级CUDA**（若版本不兼容）： ```bash sudo apt install cuda-11.8 # 示例 ``` - **更新darknet**： ```bash git pull origin master # 拉取最新代码 make clean && make ``` --- ### **示例操作：调整显存配置** 修改`yolov4.cfg`： ```ini [net] batch=64 → batch=32 # 减少batch size subdivisions=16 → subdivisions=8 # 增加细分次数 ``` ---
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