learning-cxx 学习cpp 环境配置 + bug解决

最新推荐文章于 2025-11-25 13:01:43 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-25 13:01:43 发布 · 423 阅读

2 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#学习 #bug #C++

学习CPP网址

https://github.com/LearningInfiniTensor/learning-cxx

安装环境

1.配置xmake的环境

xmake是c++的构建工具
最简单的配置方法就是安装mcvs，然后选择必要的那两个包

在这里插入图片描述
查看版本，是否安装成功

gcc --version
g++ --version

2.安装xmake

我的是windows11,f复制下面的代码在powershell中

Invoke-Expression (Invoke-Webrequest 'https://xmake.io/psget.text' -UseBasicParsing).Content

3. 克隆and构建

git clone https://github.com/LearningInfiniTensor/learning-cxx.git

cd learning-cxx
xmake

4.运行

xmake run learn 0

这里有个坑，我的路径没设置好，有空格，导致二次编译运行就有bug，然后一直提示invalid agruement。
在这里插入图片描述
解决办法就是

在生成的commd string 两边加上""

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

better*

关注关注

4
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part7

～勿据散客～的博客

11-21

1358

2 Bundle Adjustment 2.1 文献阅读我们在第五讲中已经介绍了Bundle Adjustment，指明它可以⽤于解PnP 问题。现在，我们又在后端中说明了它可以⽤于解⼤规模的三维重构问题，但在实时SLAM 场合往往需要控制规模。事实上，Bundle Adjustment 的历史远⽐我们想象的要长。请阅读Bill Triggs 的经典论⽂Bundle Adjustment: A Modern Synthesis（见paper/⽬录）(1 本⽂⽐较长，建议选读1-5 节。)，了解BA 的发展

【深度学习】大模型GLM-4-9B Chat ，微调与部署(3) TensorRT-LLM、TensorRT量化加速、Triton部署

q742971636的博客

07-25

2950

TensorRT-LLM官方目前说在v0.12.0版本才会支持GLM-4-9B Chat ，下面以v0.10.0的魔改来做GLM-4-9B Chat的量化部署。本文目标就是加速GLM-4-9B Chat，看看能多快。A100卡。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

一个基于Docker的TensorRT+OpenCV项目的环境配置

qq_38617319的博客

04-02

5405

最近做了个基于docker的深度学习项目，这里简要记录一下整个环境的搭建和遇到的坑，供自己以后回看和大家借鉴。环境依赖 python 3.7.13 cuda10.2 cudnn 8.0.4 TensorRT 7.2.1.6 OpenCV 3.4.16 docker相关由于环境依赖过于复杂，使用dockerfile直接进行部署不太现实，这里使用的是基于nvidia/cuda:10.2-cudnn8-devel-ubuntu18.04镜像进行改动，初始的dockerfile文件如下。 FROM nvidia

在C++中部署python深度学习-学习笔记

jindayue的博客

12-12

3360

工业界与学术界最大的区别在于工业界的模型需要落地部署，学界更多的是关心模型的精度要求，而不太在意模型的部署性能。一般来说，我们用深度学习框架训练出一个模型之后，使用Python就足以实现一个简单的推理演示了。但在生产环境下，Python的可移植性和速度性能远不如C++。所以对于深度学习算法工程师而言，Python通常用来做idea的快速实现以及模型训练，而用C++作为模型的生产工具。

Mamba 环境安装踩坑问题汇总及解决方法（Windows已解决）

热门推荐

yyywxk的博客

02-07

7万+

最近Mamba有关的论文引起了众多人的关注，虽然Mamba论文自身被ICLR 2024拒稿，但是其衍生的模型层出不穷，诸如和等。；）时，发现按照他们给的安装方法安装时会遇到非常多的bug，主要集中在和mamba-ssm上，原因都是问题，特此记录。

机器学习/深度学习常用库的配置及其适用的算法总结

i-kernel

12-31

2155

机器学习/深度学习常用库的配置及其适用的算法总结常识传统机器学习框架和深度学习框架之间有区别。本质上，机器学习框架涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，并且其可以或可以不包括神经网络方法。深度学习或深度神经网络（DNN）框架涵盖具有许多隐藏层的各种神经网络拓扑。这些层包括模式识别的多步骤过程。网络中的层越多，可以提取用于聚类和分类的特征越复杂。按照各类框架主要实现...

Caffe研究实践一 ------环境搭建

zhuiqiuk的专栏

12-20

577

链接： http://www.68idc.cn/help/opersys/qt/20160513615668.html 和 TensorFlow 对应的是 Theano ， Torch ； Caffe专精于图像处理，Caffe方便，更快入门上手；在通用的DL task上，Caffe不如Theano。开发环境搭建：一、没有GPU learning@learning -virtual

Pytorch-1-TX2中安装pytorch（亲自操作过！）

天明宇朗的博客

03-05

1万+

Yolov-1-TX2上用YOLOv3训练自己数据集的流程(VOC2007-TX2-GPU) Yolov--2--一文全面了解深度学习性能优化加速引擎---TensorRT Yolov--3--TensorRT中yolov3性能优化加速（基于caffe） yolov-5-目标检测：YOLOv2算法原理详解 yolov--8--Tensorflow实现YOLO v3 yolov--9--Y...

【环境配置】ROS darknet_ros gpu cudnn目标检测

个人笔记仅供本人查阅参考

11-17

3098

基础准备 ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测

Caffe研究实践 ---环境搭建

初学者的博客

03-09

1016

首先说一下pycharm下使用caffe的问题，并且是anaconda下配置的caffe cpu版本 pycharm中 ImportError: No module named caffe 首先，需要看下在命令行能不能import caffe 先CTRL+ALT+T打开终端 python %打开python import caffe %测试...

TensorRT基础知识及应用【C++深度学习部署（十）】

qq_23022733的博客

11-16

3653

接口被用来定义模型。// bit shift，移位：y左移N位，相当于 y * 2^N// kEXPLICIT_BATCH（显性Batch）为0，1U

基于学习的人工智能（1）为什么学习？

致力于大数据+AI 的应用创新。

11-24

289

学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。

PyTorch 入门到精通学习计划

记录成长‌，知识沉淀，连接同行‌

11-24

783

摘要：这份6-12个月的PyTorch学习计划针对具有10年中间件经验的架构师设计，分为四个阶段：基础概念（1-2个月）、模型构建（2-3个月）、高级部署（2-3个月）和项目实战（2-4个月）。计划强调将中间件技能（如分布式系统、性能优化）迁移到深度学习领域，重点学习分布式训练、模型部署和高并发处理。推荐结合官方文档、在线课程和实践项目，并注重将中间件经验应用于数据管道优化、系统稳定性设计等方面。计划建议保持实践优先，持续关注PyTorch最新发展。（149字）

【Betaflight源码学习】Betaflight 嵌入式操作系统架构解析：与 FreeRTOS 的深度对比

曾记否@

11-23

1179

Betaflight飞控系统采用轻量级自研调度机制，与FreeRTOS形成鲜明对比。该系统基于时间片的非抢占式调度，通过scheduler()函数顺序执行任务，确保飞控关键任务获得确定性执行时间。其核心taskDescriptor_t结构体包含任务函数指针、执行频率等参数，所有任务在枚举列表中明确定义。这种高度优化的调度方式为无人机控制提供了低延迟保障，但牺牲了部分系统灵活性。两种架构在任务调度策略、实时性保障等方面存在根本差异，直接影响飞控系统性能表现。

DeepSeek少样本学习

2509_93939072的博客

11-25

437

二是学会一个“距离度量”的尺度，知道在特征空间里，怎样算“像”，怎样算“不像”。除了常规的裁剪、翻转、变色，可以尝试Mixup、CutMix等混类增强，甚至用一些AutoAugment策略，凭空创造出海量的“新”样本，让模型见识更多的多样性，增强鲁棒性。它的核心在于，不再执着于记忆海量数据中那些细枝末节的特征，而是着力于学习一个“好的特征空间”，并掌握一种“比较和区分”的通用能力。它的目标就是上面说的，学习一个映射函数，把数据投影到一个新的特征空间，在这个空间里，相似样本靠得极近，不相似样本离得足够远。

谷歌新论文：为什么当前 AI 无法在训练后继续学习？

恋猫de小郭的博客

11-25

1035

从这个角度看，能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了更多的性能开销，例如额外的 MLP 运算和实时梯度计算更多的内存占用，比如 HOPE 需要存储“优化器状态” 和管理状态大小HOPE 要求参数在Forward过程中动态变化，这种“自我修改”的代码实现难度大，且难以利用现有的底层 Kernel 优化多嵌套下的梯度流管理和独立问题·····最后，本文解读主要参考 Gemini 分析。

微服务框架选型学习笔记

最新发布

TracyCoder的博客

11-25

191

Java微服务框架的核心选择集中在Spring Cloud（含Alibaba）和Dubbo两大体系：前者胜在“全栈治理”，后者胜在“高性能RPC”；而Quarkus、Micronaut则是云原生场景下的新兴选择。实际选型时，优先考虑团队技术栈、业务对性能的要求、部署环境（传统服务器/云原生），避免盲目追求“新技术”。

基于学习的人工智能（6）机器学习基本框架

致力于大数据+AI 的应用创新。

11-24

193

摘要：声音的物理特性包括波动性、可叠加性和频率感知。在机器学习中，每个任务都有其特殊性（如数据类型、数据量等），这些特殊性称为"先验知识"。设计者需充分利用先验知识构建高效系统。随着AI发展耗尽人类数据，先验知识愈发重要，它能约束学习过程，使数据信息更易被学习。（149字）

进程学习（子进程与父进程）

weixin_52527621的博客

11-24

380

进程创建与父子进程关系摘要进程是程序执行的实例，作为系统资源分配的基本单位。在Unix/Linux系统中，fork()系统调用用于创建新进程，生成父进程的副本作为子进程。关键特性包括：父子进程共享代码段但拥有独立的数据空间副本 fork()返回值区分父子进程：父进程获得子进程PID，子进程获得0 父子进程执行顺序由调度器决定典型应用模式：父进程通过wait()等待子进程结束示例代码展示了基本的fork()使用、多子进程管理、fork-exec组合模式以及简单的进程间通信实现。Windows系统使用C

下载libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.10.2+cu111

03-01

<think>好的，用户之前遇到了CMake配置问题，主要是找不到Torch和CUDA相关的库。现在用户提到要下载libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.10.2+cu111，我需要详细分析这个版本的选择以及安装步骤。首先，用户可能已经根据之前的建议去PyTorch官网寻找LibTorch的版本，但需要确认他们是否选择了正确的版本。这个版本号中的1.10.2是PyTorch的版本，cu111表示CUDA 11.1。用户需要确保他们的系统CUDA版本匹配，否则可能会出现兼容性问题。接下来，我需要考虑用户的操作系统环境。之前的错误日志显示路径中有/home/djy/，这可能是在Linux系统下，所以下载的应该是Linux版本的LibTorch。需要提醒用户检查下载的版本是否与系统匹配，例如Linux、Windows或macOS。然后，关于cxx11-abi和shared-with-deps的部分。cxx11-abi表示使用C++11的ABI兼容性，这通常在现代系统中需要，特别是如果用户的项目也启用了C++11或更高版本的话。而shared-with-deps意味着动态链接库，并且包含所有依赖项，这样在编译时会更容易，但部署时需要确保动态库的存在。用户可能需要指导如何正确设置CMake来使用这个下载的LibTorch。比如，解压后的路径需要添加到CMAKE_PREFIX_PATH或者设置Torch_DIR环境变量。同时，CUDA的路径也需要正确配置，特别是如果用户手动安装了不同版本的CUDA工具包。另外，用户之前的错误中还提到了CUDA_TOOLKIT_INCLUDE、CUDA_CUDART_LIBRARY等变量未找到，这可能是因为CUDA没有正确安装或者CMake找不到CUDA的路径。需要建议用户检查CUDA的安装情况，确保nvcc可用，并且环境变量如CUDA_HOME正确设置。可能还需要提醒用户版本兼容性，比如PyTorch 1.10.2对应的CUDA 11.1是否与系统中安装的CUDA驱动兼容。例如，CUDA 11.1需要NVIDIA驱动程序版本>=450.80.02，用户需要确认他们的驱动是否符合要求。最后，用户可能需要一个完整的示例命令来配置CMake，包括指定LibTorch路径和CUDA路径，以及验证安装是否成功。此外，常见问题如动态库找不到的问题，可能需要设置LD_LIBRARY_PATH或者将LibTorch的lib目录添加到库路径中。总结下来，需要分步骤指导用户如何下载正确的LibTorch版本，验证系统环境，配置CMake，并处理可能的依赖问题，同时提醒常见的兼容性和路径设置问题。</think>这个错误提示表明项目在编译过程中同时存在 **LibTorch（PyTorch C++库）** 和 **CUDA依赖项** 的配置问题。你需要完成以下两个核心步骤： --- ### 一、安装 **LibTorch (1.10.2+cu111)** 的完整流程 #### 1. 下载官方预编译包访问 PyTorch 官网的历史版本页面： ``` https://download.pytorch.org/libtorch/cu111/libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.10.2%2Bcu111.zip ``` 或直接通过 `wget` 下载： ```bash wget https://download.pytorch.org/libtorch/cu111/libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.10.2%2Bcu111.zip ``` #### 2. 解压并验证文件结构 ```bash unzip libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.10.2%2Bcu111.zip cd libtorch && tree -L 3 ``` 预期目录结构应包含： ``` libtorch/ ├── include/ # 头文件 ├── lib/ # 动态库文件（.so） ├── share/ │ └── cmake/ # CMake配置文件 │ └── Torch/ └── ... ``` #### 3. 配置环境变量（临时生效） ```bash export Torch_DIR=$(pwd)/libtorch/share/cmake/Torch export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$(pwd)/libtorch/lib ``` #### 4. CMake 集成示例在项目的 `CMakeLists.txt` 中添加： ```cmake find_package(Torch REQUIRED) target_link_libraries(your_target ${TORCH_LIBRARIES}) ``` --- ### 二、解决 CUDA 依赖问题 #### 1. 确认 CUDA 11.1 环境 ```bash # 检查驱动兼容性 nvidia-smi | grep "Driver Version" # 应显示支持 CUDA 11.1 的驱动版本（>=450.80.02） # 验证 CUDA 工具包 nvcc --version | grep "release 11.1" ``` #### 2. 强制指定 CUDA 路径若 CMake 未能自动检测 CUDA 11.1： ```bash cmake -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-11.1 .. ``` #### 3. 完整编译命令示例 ```bash cmake -B build \ -DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/libtorch \ -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-11.1 \ -DCMAKE_CXX_STANDARD=14 cmake --build build -j$(nproc) ``` --- ### 关键参数说明 | 参数名 | 作用 | |---------------------------|----------------------------------------------------------------------| | `cxx11-abi` | 启用 C++11 ABI 兼容（必须与项目编译选项一致） | | `shared-with-deps` | 包含动态链接库及所有依赖项（推荐开发使用） | | `cu111` | 表示该版本基于 CUDA 11.1 编译 | --- ### 常见问题排查 #### 1. **GLIBCXX 版本不兼容** 错误提示类似： ``` /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29' not found ``` **解决方案**： ```bash # 更新 libstdc++ sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt install gcc-11 g++-11 ``` #### 2. **CUDA 与驱动版本不匹配** 若出现 `CUDA driver version is insufficient` 错误： ```bash # 升级 NVIDIA 驱动 sudo apt install nvidia-driver-470 # 根据实际情况选择版本 ``` #### 3. **多版本 CUDA 管理** 使用 `update-alternatives` 切换默认 CUDA 版本： ```bash sudo update-alternatives --config cuda ```