检查指定表的当前标识值,如有必要,还对标识值进行更正

本文介绍如何在 SQL Server 中使用 DBCC CHECKIDENT 命令重置自动编号字段的起始值,包括检查当前标识值、重置标识值等操作。

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SQL   SERVER   中自动编号的字段怎么让他重新从1开始编号呢?

检查指定表的当前标识值,如有必要,还对标识值进行更正。

语法
DBCC   CHECKIDENT
        (   'table_name '
                [   ,   {   NORESEED
                                |   {   RESEED   [   ,   new_reseed_value   ]   }  
                        }  
                ]  
        )

参数
'table_name '

是要对其当前标识值进行检查的表名。表名必须符合标识符规则。有关更多信息,请参见使用标识符。指定的表必须包含标识列。

NORESEED

指定不应更正当前标识值。

RESEED

指定应该更正当前标识值。

new_reseed_value

是在标识列中重新赋值时要使用的值。

注释
如有必要,DBCC   CHECKIDENT   会更正列的当前标识值。然而,如果标识列是使用   NOT   FOR   REPLICATION   子句(在   CREATE   TABLE   或   ALTER   TABLE   语句中)创建的,则不更正当前标识值。

如果标识列上有主键或唯一键约束,无效标识信息可能会导致错误信息   2627。

对当前标识值所做的具体更正取决于参数规范。

DBCC   CHECKIDENT   语句   所做的标识更正  
DBCC   CHECKIDENT   ( 'table_name ',   NORESEED)   不重置当前标识值。DBCC   CHECKIDENT   返回一个报表,它指明当前标识值和应有的标识值。  
DBCC   CHECKIDENT   ( 'table_name ')   或
DBCC   CHECKIDENT   ( 'table_name ',   RESEED)   如果表的当前标识值小于列中存储的最大标识值,则使用标识列中的最大值对其进行重置。  
DBCC   CHECKIDENT   ( 'table_name ',   RESEED,   new_reseed_value)   当前值设置为   new_reseed_value。如果自创建表后没有将行插入该表,则在执行   DBCC   CHECKIDENT   后插入的第一行将使用   new_reseed_value   作为标识。否则,下一个插入的行将使用   new_reseed_value   +   1。如果   new_reseed_value   的值小于标识列中的最大值,以后引用该表时将产生   2627   号错误信息。  


当前标识值可以大于表中的最大值。在此情况下,DBCC   CHECKIDENT   并不自动重置当前标识值。若要在当前标识值大于列中的最大值时对当前标识值进行重置,请使用两种方法中的任意一种:  

执行   DBCC   CHECKIDENT   ( 'table_name ',   NORESEED)   以确定列中的当前最大值,然后使用   DBCC   CHECKIDENT   ( 'table_name ',   RESEED,   new_reseed_value)   语句将该值指定为   new_reseed_value。


将   new_reseed_value   置为很小值来执行   DBCC   CHECKIDENT   ( 'table_name ',   RESEED,   new_reseed_value),然后运行   DBCC   CHECKIDENT   ( 'table_name ',   RESEED)。  
结果集
不管是否指定任何选项(针对于包含标识列的表;下例使用   pubs   数据库的   jobs   表),DBCC   CHECKIDENT   返回以下结果集(值可能会有变化):

Checking   identity   information:   current   identity   value   '14 ',   current   column   value   '14 '.
DBCC   execution   completed.   If   DBCC   printed   error   messages,   contact   your   system   administrator.

权限
DBCC   CHECKIDENT   权限默认授予表所有者、sysadmin   固定服务器角色和   db_owner   固定数据库角色的成员且不可转让。

示例
A.   如有必要,重置当前标识值
下例在必要的情况下重置   jobs   表的当前标识值。

USE   pubs
GO
DBCC   CHECKIDENT   (jobs)
GO

B.   报告当前标识值
下例报告   jobs   表中的当前标识值;如果该标识值不正确,并不对其进行更正。

USE   pubs
GO
DBCC   CHECKIDENT   (jobs,   NORESEED)
GO

C.   强制当前标识值为   30
下例强制   jobs   表中的当前标识值为   30。

USE   pubs
GO
DBCC   CHECKIDENT   (jobs,   RESEED,   30)
GO 

有两种方法来实现
1.楼主仅是为了填充由于   DELETE   语句导致的标识值中的空隙,可以利用下面的语句来实现
    SET   IDENTITY_INSERT   表名   ON
    insert   into   表名   (id,name)   (10, 'test ')
    SET   IDENTITY_INSERT   表名   OFF
    --此处ID为自增长列名,10为列中缺少的值

2.楼主需要将标识值从某个数值开始进行,可以按下面的操作来实现
    DBCC   CHECKIDENT   (表名,   RESEED,   起始值)
    --此处的起始值为标识值的开始数  

<think>好的,我需要帮助用户解决CUDA编译时出现的nvrtc错误,特别是invalid value for --gpu-architecture的问题。用户提到在编译CUDA代码时遇到了这个错误,并且YOLACT项目报错RuntimeError: nvrtc compilation failed,特别是在box_utils.py中的decode函数调用处。 首先,我需要理解这个错误的原因。根据用户提供的引用[1]和[2],错误信息是nvrtc: error: invalid value for --gpu-architecture (-arch)。通常,这种错误是由于指定的GPU架构(-arch)参数不正确导致的。可能的情况包括使用了不被支持的架构名称,或者架构与CUDA版本不兼容。 接下来,我需要考虑可能的解决方法。首先,用户需要检查他们指定的GPU架构是否正确。例如,常见的架构有sm_30、sm_52、sm_61等,具体取决于GPU的计算能力。如果用户指定的架构高于当前CUDA版本支持的架构,或者与显卡硬件不兼容,就会出现这个错误。 然后,用户应该确认他们的CUDA工具包版本是否支持所选的架构。不同版本的CUDA支持的架构不同,例如CUDA 10.x可能不支持sm_86这样的架构。因此,查看CUDA文档中的兼容性列必要的。 另外,用户可能需要检查他们的显卡型号和计算能力。使用nvidia-smi命令可以查看显卡型号,然后查找对应的计算能力。例如,RTX 30系列通常需要sm_86或更高,但需要CUDA 11.x及以上支持。 此外,项目中的编译脚本或Makefile中的-arch参数设置可能有误,需要用户检查更正。如果用户使用的是CMake,可能需要检查CMakeLists.txt中的相关配置。 还有一个可能性是YOLACT项目本身对CUDA版本有特定要求,用户可能需要安装指定版本的CUDA工具包。例如,某些项目可能需要CUDA 10.1而不是11.x,这会导致架构参数不匹配。 另外,用户可能需要更新NVIDIA驱动程序,因为旧版驱动可能不支持较新的架构。使用nvidia-smi查看驱动版本,并到官网下载最新驱动。 最后,如果问题仍然存在,用户可能需要查阅YOLACT项目的文档或Issues页面,看看是否有其他开发者遇到类似问题及解决方案。 在整理这些思路时,我需要确保建议的步骤清晰,并引导用户逐一排查可能的原因。同时,要提醒用户注意版本兼容性和硬件支持,避免遗漏关键点。</think>要解决CUDA编译时出现的`nvrtc: error: invalid value for --gpu-architecture (-arch)`错误,需从GPU架构兼容性、CUDA版本匹配、代码配置三方面入手。以下是分步解决方案: --- ### 1. **检查GPU架构与CUDA版本的兼容性** - **查看显卡计算能力**:通过[NVIDIA官方计算能力](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)确认GPU型号对应的架构(如RTX 3090对应`sm_86`)。 - **确认CUDA支持的架构**:不同CUDA版本支持的架构不同(例如CUDA 11.4支持到`sm_87`)。若CUDA版本过旧,需升级CUDA工具包[^1]。 --- ### 2. **修正编译参数中的GPU架构标志** - **检查编译命令或脚本**:在项目的Makefile或CMakeLists.txt中找到`-arch=`或`--gpu-architecture`参数,确保其当前GPU和CUDA版本匹配。例如: ```bash # 错误示例(CUDA 10.x不支持sm_86) nvcc -arch=sm_86 mycode.cu # 正确示例(CUDA 11.x支持sm_86) nvcc -arch=sm_86 mycode.cu ``` - **使用通用虚拟架构**:尝试改用虚拟架构`compute_XX`配合真实架构`sm_XX`,例如: ```bash nvcc -gencode arch=compute_86,code=sm_86 ``` --- ### 3. **验证YOLACT项目的CUDA依赖** - **检查项目文档**:YOLACT可能对CUDA版本有明确要求(如需要CUDA 10.1)。通过`nvcc --version`确认本地CUDA版本是否符合。 - **更新第三方库**:确保使用的PyTorch、TorchVision等库与CUDA版本兼容。例如: ```bash # 安装与CUDA 11.3兼容的PyTorch conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` --- ### 4. **更新驱动和CUDA工具包** - **升级NVIDIA驱动**:旧版驱动可能导致架构识别错误。使用以下命令更新: ```bash sudo apt-get install nvidia-driver-510 # 示例版本 ``` - **重新安装CUDA**:从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)下载与GPU匹配的CUDA版本。 --- ### 5. **修改YOLACT代码中的编译设置** 在YOLACT的`box_utils.py`中,可能硬编码了不兼容的架构参数。找到类似以下代码段并修正`arch`: ```python # 示例:原代码可能包含错误的sm_80 torch.utils.cpp_extension.load(name='decode', sources=['src/decode.cu'], extra_cflags=['-arch=sm_86']) ``` --- ### 6. **清理并重新编译项目** ```bash # 清除旧编译文件 make clean # 或对于Python项目 python setup.py clean # 重新编译 python setup.py build_ext --inplace ``` --- ### 验证解决效果 运行以下命令确认GPU架构是否被正确识别: ```bash nvcc --list-gpu-arch # 查看支持的架构 nvidia-smi # 检查驱动和GPU状态 ``` ---
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