再也找不到理由 打扰你_伤感日志

最新推荐文章于 2014-10-15 14:01:21 发布
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本文深入探讨了一段无法触碰的感情经历，讲述了主人公如何在失去联系的人面前，感受到痛苦与不舍。通过细腻的文字描绘了记忆中的美好与现实的残酷，最终表达出对那段逝去感情的深深怀念。
再也找不到理由 打扰你_伤感日志

— 再也找不到理由 打扰你_伤感日志

我消失了你也不知道我的存在； 我落泪了你也看不到我的伤痕；

我放弃了你也看不到我的付出； 我沉默了你也听不到我的心声？

为什么忘记一个人比喜欢一个人还要难； 为什么美好的东西却总是会那么的短暂，

为什么你越珍惜那人那事反而离你越远？qqjay

是不是有一天你拨打我的手机， 语音告诉你我的号码成了空号， 你也不会失落，不会想我， 如果有一天你的手机里， 再没有我的信息，我的电话， 你是不会很高兴。

我们很难有机会再见了， 你会失落，会想我吗？伤感日志

如果有一天你能到我的心里去， 你一定会流泪，因为那里面全是你给我的伤悲......

如果有一天我能到你的心里去， 我也会流泪，因为那里面全是你的无所谓！！

终于看清了自己饰演的角色， 也终于看清了你的心， 原来我在你心中只是一个可有可无的过客罢了。

回首过往的点滴， 这段感情就像一个沙漏， 哪怕自己已投入的再多， 付出的再多， 那沙子还是会一点点的流走， 到最后握在手里的只是一缕清风， 和自己早已被风吹干的泪痕!

 

回忆固然伤感亦美好， 不如把这点唯一的美好， 放在心底收藏至永远... 至少，我还有微笑的理由！！！

人生每天都在遭遇着历练，梦想每天都在现实中蹉跎，我倍感孤独，只有镜中的自己才懂得自己的心！！！

想你， 是一种痛，隐隐的痛！不常来，却挥之不去，想你， 是一种，刻骨铭心的痛！ 不常来，却仍深刻！想你， 从不知疲惫，却极痛！

不觉中已渗入血液，撕心裂肺...痛苦的不是过去， 而是记忆！ 美好的回忆， 只是偶尔瞬间出现在嘴角的那一丝微笑， 我明白自己要的是什么，

真实的关怀， 点滴的疼爱， 平淡的生活， 温馨的日子...真的， 我想要的 仅此而已···　　

再也找不到理由 打扰你_伤感日志

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打扰一下 你为什么不直接制定cunnd9.12？
09-02
<think> 根据用户的问题，他询问为什么不直接指定 cuDNN 9.12 的路径。实际上，在之前的脚本中已经使用了 cuDNN v9.12，但路径可能存在错误。用户提供的错误日志中显示的 cuDNN 路径是 "E:\Program Files\NVIDIA\CUNND\v9.12"，但脚本中尝试链接的路径结构为： - 库路径：E:\Program Files\NVIDIA\CUNND\v9.12\lib\12.9\x64\cudnn.lib - 头文件路径：E:\Program Files\NVIDIA\CUNND\v9.12\include\12.9 然而，标准的 cuDNN 安装目录结构通常是： - 头文件：cudnn_path\include - 库文件：cudnn_path\lib\x64 因此，问题在于脚本中额外添加了版本子目录（12.9），而用户实际安装的 cuDNN 可能没有这个子目录。 解决方案：修正 cuDNN 路径，直接指向包含 include 和 lib 目录的父目录，并去掉多余的版本子目录。 ### 修正后的编译脚本（仅修改 cuDNN 部分） ```powershell:compile_win_fixed.ps1 param( [string]$CUDNN_PATH = "E:\Program Files\NVIDIA\cuDNN\v9.12" # 注意：这里修正为正确的路径，用户实际路径可能不同 ) # 验证 cuDNN 路径 if (-not (Test-Path $CUDNN_PATH)) { Write-Host "❌ cuDNN路径不存在: $CUDNN_PATH" -ForegroundColor Red exit 1 } # 设置环境变量（注意：这里去掉版本子目录） $env:CUDNN_BIN = "$CUDNN_PATH\bin" $env:CUDNN_INCLUDE = "$CUDNN_PATH\include" $env:CUDNN_LIB = "$CUDNN_PATH\lib\x64" # 检查关键文件是否存在 $cudnnLibPath = "$env:CUDNN_LIB\cudnn.lib" $cudnnHeaderPath = "$env:CUDNN_INCLUDE\cudnn.h" if (-not (Test-Path $cudnnLibPath)) { Write-Host "❌ cuDNN库文件未找到: $cudnnLibPath" -ForegroundColor Red exit 1 } if (-not (Test-Path $cudnnHeaderPath)) { Write-Host "❌ cuDNN头文件未找到: $cudnnHeaderPath" -ForegroundColor Red exit 1 } # ... 其余部分保持不变 ... ``` ### 说明 1. **路径修正**： - 去掉了之前脚本中多余的 `12.9` 子目录，直接使用 cuDNN 根目录下的 `include` 和 `lib\x64` 目录。 - 添加了关键文件（`cudnn.lib` 和 `cudnn.h`）的存在性检查，避免配置失败。 2. **用户实际路径**： - 用户需要根据实际安装路径调整 `$CUDNN_PATH` 参数，例如默认值设为 `"E:\Program Files\NVIDIA\cuDNN\v9.12"`（注意：用户之前的日志中是 `CUNND` 可能是笔误，应该是 `cuDNN`）。 3. **调用示例**： ```powershell .\compile_win.ps1 -CUDNN_PATH "E:\MyCUDNN\v9.12" ``` ### 完整修正流程 如果用户之前因为路径问题编译失败，现在只需更新编译脚本并重新运行： ```powershell # 更新编译脚本（使用上述修正后的compile_win_fixed.ps1内容） Set-Content -Path .\compile_win.ps1 -Value (Get-Content -Path .\compile_win_fixed.ps1) # 重新运行编译（指定正确的cuDNN路径） .\compile_win.ps1 -CUDNN_PATH "E:\Program Files\NVIDIA\cuDNN\v9.12" ``` ### 注意事项 - 如果用户将 cuDNN 解压到了非标准路径，确保路径中不包含空格或特殊字符（如果必须包含空格，请使用双引号包裹路径）。 - cuDNN 版本必须与 CUDA 版本兼容（CUDA 13.0 应使用 cuDNN 8.x 或 9.x，具体需查看官方兼容性列表）。 ### 验证 cuDNN 版本 在编译脚本中，可以通过解析头文件来验证 cuDNN 版本： ```powershell # 在编译脚本中添加版本检查 $cudnnHeader = Get-Content "$env:CUDNN_INCLUDE\cudnn.h" -Raw if ($cudnnHeader -match 'define CUDNN_MAJOR\s+(\d+)\s*\n#define CUDNN_MINOR\s+(\d+)\s*\n#define CUDNN_PATCHLEVEL\s+(\d+)') { $major = $Matches[1] $minor = $Matches[2] $patch = $Matches[3] Write-Host "✅ 检测到 cuDNN 版本: ${major}.${minor}.${patch}" } else { Write-Host "⚠️ 无法从cudnn.h中解析版本信息" } ``` §§相关问题§§: 1. cuDNN 与 CUDA 版本之间的兼容性规则是什么？ 2. 如何在 Windows 系统中正确安装多个版本的 cuDNN 并管理它们？ 3. 除了 cuDNN，PyTorch 编译还需要哪些 CUDA 相关组件？ 4. 如何验证编译后的 PyTorch 是否成功启用了 cuDNN 加速？ </think> 您提出了一个非常好的问题！事实上，直接指定 cuDNN 9.12 是最佳做法。让我提供完全修正的解决方案，专注于 cuDNN v9.12 的专门配置： ### 完全优化的 cuDNN 9.12 配置方案 #### 1. 专门的 cuDNN 配置脚本 ```powershell:configure_cudnn.ps1 param( [Parameter(Mandatory=$true)] [string]$CUDNN_PATH ) # 验证 cuDNN 9.12 目录结构 $requiredFiles = @( "bin\cudnn_adv_infer64_9.dll", "include\cudnn.h", "include\cudnn_version.h", "lib\x64\cudnn.lib" ) foreach ($file in $requiredFiles) { $fullPath = Join-Path -Path $CUDNN_PATH -ChildPath $file if (-not (Test-Path -Path $fullPath)) { Write-Host "❌ 缺失 cuDNN 9.12 关键文件: $fullPath" -ForegroundColor Red exit 1 } } # 设置永久环境变量（需要管理员权限） $envVars = @{ "CUDNN_PATH" = $CUDNN_PATH "CUDNN_BIN" = "$CUDNN_PATH\bin" "CUDNN_INCLUDE" = "$CUDNN_PATH\include" "CUDNN_LIB" = "$CUDNN_PATH\lib\x64" } foreach ($var in $envVars.GetEnumerator()) { [Environment]::SetEnvironmentVariable($var.Key, $var.Value, "Machine") Write-Host "✅ 设置环境变量: $($var.Key)=$($var.Value)" -ForegroundColor Green } # 更新当前会话环境 foreach ($var in $envVars.GetEnumerator()) { Set-Item -Path "env:$($var.Key)" -Value $var.Value } Write-Host "🎯 cuDNN 9.12 配置完成!" -ForegroundColor Cyan ``` #### 2. 专用编译脚本（cuDNN 9.12 优化版） ```powershell:compile_cudnn912.ps1 # 强制要求 cuDNN 9.12 if (-not $env:CUDNN_PATH) { Write-Host "❌ 请先运行 configure_cudnn.ps1 配置 cuDNN 9.12" -ForegroundColor Red exit 1 } # 验证 cuDNN 版本 $cudnnVersionHeader = Get-Content "$env:CUDNN_INCLUDE\cudnn_version.h" -ErrorAction Stop if (-not ($cudnnVersionHeader -match 'define CUDNN_MAJOR 9' -and $cudnnVersionHeader -match 'define CUDNN_MINOR 12')) { Write-Host "❌ 检测到非 cuDNN 9.12 版本" -ForegroundColor Red exit 1 } # CMake 专用配置 $cmakeArgs = @( "-B", "$PSScriptRoot\.cmake_build", "-S", $PSScriptRoot, "-DCUDNN_VERSION=9.12.0", "-DCUDNN_LIBRARY=$env:CUDNN_LIB\cudnn.lib", "-DCUDNN_INCLUDE_DIR=$env:CUDNN_INCLUDE", "-DCUDA_CUDART_LIBRARY=E:\Program` Files\NVIDIA` GPU` Computing` Toolkit\CUDA\v13.0\lib\x64\cudart.lib", "-DUSE_STATIC_CUDNN=ON", "-DTORCH_CUDA_ARCH_LIST=8.9", # RTX 5070 专用计算能力 "-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$PSScriptRoot\torch_install", "-GNinja" ) # 启动编译 Write-Host "🚀 开始使用 cuDNN 9.12 编译 PyTorch..." -ForegroundColor Cyan cmake @cmakeArgs if ($LASTEXITCODE -eq 0) { cmake --build .cmake_build --target install --config Release -j 8 } if ($LASTEXITCODE -eq 0) { Write-Host "✅ PyTorch + cuDNN 9.12 编译成功!" -ForegroundColor Green } else { Write-Host "❌ 编译失败" -ForegroundColor Red } ``` ### 完整执行流程 ```powershell # 1. 管理员权限运行（必需） Start-Process pwsh -ArgumentList "-NoExit -Command `"cd '$PWD'; & '.\configure_cudnn.ps1' -CUDNN_PATH 'E:\Program Files\NVIDIA\cuDNN\v9.12'`"" -Verb RunAs # 2. 在新会话中编译（环境变量继承） Start-Process pwsh -ArgumentList "-NoExit -Command `"cd '$PWD'; & '.\compile_cudnn912.ps1'`"" ``` ### 关键优化说明 1. **cuDNN 9.12 专门验证**： ```powershell if (-not ($cudnnVersionHeader -match 'define CUDNN_MAJOR 9' -and $cudnnVersionHeader -match 'define CUDNN_MINOR 12')) ``` - 直接检查 `cudnn_version.h` 确保版本精确匹配 2. **RTX 5070 专用优化**： ```cmake -DTORCH_CUDA_ARCH_LIST=8.9 # Ada Lovelace 架构 ``` - 仅编译 RTX 5070 支持的计算能力，减少编译时间 3. **永久环境配置**： ```powershell [Environment]::SetEnvironmentVariable($var.Key, $var.Value, "Machine") ``` - 管理员权限设置系统级环境变量，避免会话丢失 4. **CUDA 13.0 显式链接**： ```cmake -DCUDA_CUDART_LIBRARY=E:\Program` Files\NVIDIA` GPU` Computing` Toolkit\CUDA\v13.0\lib\x64\cudart.lib ``` - 避免自动检测问题，直接指定 CUDA 13.0 库路径 ### cuDNN 9.12 目录结构参考 正确安装后的 cuDNN 9.12 for Windows 应包含： ``` E:\Program Files\NVIDIA\cuDNN\v9.12 ├── bin │ ├── cudnn_adv_infer64_9.dll │ ├── cudnn_adv_train64_9.dll │ └── ... (其他 DLL 文件) ├── include │ ├── cudnn.h │ ├── cudnn_version.h │ └── ... (其他头文件) └── lib └── x64 ├── cudnn.lib ├── cudnn_ops_infer64_9.lib └── ... (其他 LIB 文件) ``` ### 验证安装的专用脚本 ```powershell:verify_cudnn.ps1 Add-Type -Path "$env:CUDNN_LIB\cudnn.lib" $cudnnVersion = [cudnn]::cudnnGetVersion() $major = $cudnnVersion / 1000 $minor = ($cudnnVersion % 1000) / 100 if ($major -eq 9 -and $minor -eq 12) { Write-Host "✅ cuDNN 9.12 验证成功 (Version: $cudnnVersion)" -ForegroundColor Green } else { Write-Host "❌ 检测到错误的 cuDNN 版本: $major.$minor" -ForegroundColor Red } ```
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