No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=armv7,armv7s, VALID_ARCHS=i386 x8

最新推荐文章于 2020-07-13 14:56:36 发布
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本文详细介绍了如何在Xcode中修改BuildSettings中的Architectures设置，包括将buildactivearchitecturesonly参数更改为NO的方法，适用于iOS和macOS应用开发。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

选中Targets—>Build Settings—>Architectures。


把build active architectures only 改为 NO。
morphine4u
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iOS开发～制作同时支持armv7,armv7s,arm64,i386,x86_64的静态库.a
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iOS——制作同时支持armv7,armv7s,arm64,i386,x86的静态库
会飞の马
03-26 553
一、概要 平时项目开发中，可能使用第三方提供的静态库.a，如果.a提供方技术不成熟，使用的时候就会出现问题，例如： 在真机上编译报错：No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=i386). 在模拟器上编译报错：No architectures to compil
windows的i386和amd64含义
学无止境
07-13 2万+
windows的i386和amd64含义引子i386AMD64 引子 逛GitHub的时候，想要使用社区开源大佬们的工具的时候，有的会有windows-386.tar.gz和windows-amd64.tar.gz的字样，今天就抽时间查了一些资料。 i386 i386首先可以简化一个概念，i386=Intel 80386。其实dui386通常被用来作为对Intel（英zhi特尔）32位微dao处理器的统称。 AMD64 AMD64，又称“x86-64”或“x64”，是一种64位元的电脑处理器架构。它是建基
原来一直以为i686是64位的
weixin_34185560的博客
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在yum上找32位的i386找不到，看到i686以为是64位呢，原来它也是32位啊i686 只是i386的一个子集,支持的cpu从Pentium 2 (686)开始,之前的型号不支持.备注：1. i386 适用于intel和AMD所有32位的cpu.以及via采用X86架构的32的cpu.intel平台包括8086,80286,80386,80486,奔腾系列(1.2.3.4...
各版本的区别及含义（i386 、x86_64 、ppc ）
05-06 1404
1、i386:是指兼容Intel 80386处理器 x86或80x86是英代爾Intel首先开发制造的一种微处理器体系结构的泛称。該系列較早期的處理器名稱是以數字來表示，並以“86”作為結尾，包括Intel 8086、80186、80286、80386以及80486，因此其架構被稱為“x86”。由於數字並不能作為註冊商標，因此Intel及其競爭者均在新一代處理器使用可註冊的名稱，...
i386和X86各是什么意思
02-13 375
IA32 : 32 bits Intel Architecture (32位带宽Intel构架)IA64 : 64 bits Intel Architecture (64位带宽Intel构架)i386 : Intel 386 (...
linux系统中的i386/i686和x86_64有什么区别
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Linux的的版本众多，包括服务器版本、桌面版本等，在下载安装镜像时候总会有i386/i686和x86_64这样的区别，带着疑问查了一下相关资料： （1）参考一：http://blog.youkuaiyun.com/yandaqijian/article/details/41748759?locationNum=14点击打开链接 （2）参考二：http://blog.youkuaiyun.com/yandaqijia
No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=arm64, VALID_ARCHS=armv7 armv7s)
我心永恒的专栏
04-17 3072
当我们导入第三方库的时候，会报一下的一些错误，以下是我再导入扫描二维码ZBarSDK的时候遇到的一些问题： 1.当我导入ZBarSDK编译运行的时候，报以下错误，出现这种情况就是我们没有把必要的框架导进来，我这里是没有把SenTestingKit.framework这个框架导进来，导进来就不会报这个错误了。 这时候我们Framework里面的是这个样子：
No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=armv7 armv7s)
SoundsGood的博客
11-09 673
当运行工程出现 错误代码：No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=armv7 armv7s) 时，按照上图 设置选择那栏         设置为NO就 ok啦
No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=i386).
xuchuandong520的专栏
04-28 507
转载声明:    No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=i386).，archi386 
 公司有一个好久没维护的项目，差不多一年了，今天打开运行就出现了这个问题： No architectures to compile for (ONLY_ACT
No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=arm64, VALID_ARCHS=armv7 armv7s).
新风作浪的博客专栏
05-29 1万+
No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=arm64, VALID_ARCHS=armv7 armv7s).错误 参考地址：http://stackoverflow.com/questions/12889065/no-architectures-to-compile-for-only-ac
No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=armv7, VALID_ARCHS=armv7s arm64).
wuwuFQ的博客
11-01 3266
No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=armv7, VALID_ARCHS=armv7s arm64).
hisi3531 valgrind 交叉编译移植
sunshineywz的博客
04-20 3156
valgrind 神器不用我多说，linux平台开发利器。 一、 安装 1. autoconf # wget http://ftp.gnu.org/gnu/autoconf/autoconf-2.69.tar.gz # tar -zxvf autoconf-2.69.tar.gz # cd autoconf-2.69 # ./configure # make; make install 2....
Build Opus Codec for iOS
闲敲棋子落灯花
07-09 2079
项目中需要使用Opus Codec for iOS， 在github 上找了一个不错的脚本，  对其稍作修改， 编译非常顺利。 如下为脚本代码。  #!/bin/bash VERSION="1.1.2" #Opus Version SDKVERSION="9.2" MINIOSVERSION="7.0" # by default, we won't build for debug
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zmp1123的专栏
05-19 732
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Blu-ray.vbs工具 可以补全蓝光ISO缺失目录
08-07
Blu-ray.vbs可以检测蓝光目录的完整性，并自动补全
python报错 UserWarning: TORCH_CUDA_ARCH_LIST is not set, all archs for visible cards are included for compilation.
07-15
<think>我们正在处理用户关于PyTorch编译时出现“TORCH_CUDA_ARCH_LIST未设置”警告的问题。这个警告通常出现在从源代码编译PyTorch时，与CUDA架构的兼容性有关。下面将详细解释警告的含义以及解决方法。 ### 警告的含义 在编译PyTorch时，如果没有设置`TORCH_CUDA_ARCH_LIST`环境变量，编译系统会默认使用一组常见的CUDA架构（如3.5, 5.0, 6.0等）来编译CUDA代码。然而，这可能会导致以下问题： 1. **编译时间延长**：因为需要为多个架构生成代码。 2. **生成的库文件较大**：包含多个架构的代码。 3. **可能不包含您使用的GPU架构**：如果您的GPU架构不在默认列表中，则编译后的PyTorch无法利用该GPU的全部性能，甚至可能无法使用。 因此，设置`TORCH_CUDA_ARCH_LIST`环境变量可以指定您希望支持的CUDA架构，从而优化编译过程。 ### 解决方法 #### 步骤1: 确定您的GPU架构 首先，您需要确定您的GPU所支持的CUDA架构（也称为计算能力）。可以通过以下方式查询： 1. 访问NVIDIA官方网站查看[CUDA GPU列表](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)。 2. 在命令行中使用`nvidia-smi`命令查看GPU型号，然后根据型号查找对应的计算能力。 3. 使用CUDA工具包中的`deviceQuery`示例程序（如果已安装CUDA工具包）。 例如，如果您的GPU是RTX 3090，其计算能力为8.6（即架构版本为8.6），则对应的架构名称为`sm_86`。 #### 步骤2: 设置环境变量 在编译之前，设置`TORCH_CUDA_ARCH_LIST`环境变量，指定您需要的架构。您可以根据需要支持多个架构，用分号分隔。 ##### Linux/macOS 在终端中执行： ```bash export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6" ``` 如果要支持多个架构（例如7.5和8.6）： ```bash export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5;8.6" ``` ##### Windows 在命令提示符中执行： ```cmd set TORCH_CUDA_ARCH_LIST=8.6 ``` 或者，如果要支持多个架构： ```cmd set TORCH_CUDA_ARCH_LIST=7.5;8.6 ``` 注意：在Windows中，您也可以使用系统属性设置环境变量（永久生效）。 #### 步骤3: 重新编译PyTorch 设置环境变量后，重新运行编译命令（例如`python setup.py install`或使用`cmake`构建）。这样编译系统将只为指定的架构生成代码。 ### 额外建议 - 如果您希望PyTorch支持当前机器上的GPU架构，并且您不需要在其他机器上运行，可以只指定您GPU的架构。 - 如果您计划在多种GPU上使用同一个PyTorch安装，则需要包含所有目标GPU的架构。但请注意，包含的架构越多，编译时间越长，生成的库文件也越大。 - 在Docker容器中构建时，同样需要设置这个环境变量。 ### 示例 假设您有一台搭载RTX 3090（计算能力8.6）的机器，并且您只打算在这台机器上使用PyTorch，那么您可以这样设置： ```bash export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6" python setup.py install ``` ### 引用说明 在PyTorch的官方文档中，虽然没有直接说明`TORCH_CUDA_ARCH_LIST`的用法，但在[从源代码编译PyTorch](https://github.com/pytorch/pytorch#from-source)的指南中提到了环境变量的使用。另外，在PyTorch的GitHub仓库的构建脚本中（如`setup.py`）也可以看到相关处理逻辑[^1]。 通过以上步骤，您应该能够解决编译时的警告，并优化PyTorch的构建过程。 §§相关问题§§ 1. 如何查询NVIDIA GPU的计算能力？ 2. 在Docker容器中编译PyTorch时如何设置环境变量？ 3. 为什么在编译PyTorch时需要指定CUDA架构？</think>### PyTorch TORCH_CUDA_ARCH_LIST 未设置警告的解决方法 当您在使用PyTorch时遇到`TORCH_CUDA_ARCH_LIST not set`警告，这表示PyTorch没有明确指定要编译支持的CUDA架构版本。以下是详细解释和解决方法： #### 警告原因 1. **CUDA架构兼容性**：PyTorch需要针对特定GPU架构编译CUDA代码 2. **默认行为**：未设置时，PyTorch会尝试编译支持所有常见架构（增加编译时间） 3. **潜在问题**：可能导致编译时间过长或生成不必要的二进制代码 #### 解决方法 ##### 1. 设置环境变量（推荐） 在编译/安装前设置环境变量，指定您的GPU架构： ```bash # Linux/macOS export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5;8.6" # 替换为您的GPU架构 # Windows set TORCH_CUDA_ARCH_LIST=7.5;8.6 ``` ##### 2. 查询您的GPU架构 ```bash nvidia-smi --query-gpu=compute_cap --format=csv # 输出示例： # compute_cap # 8.6 ``` ##### 3. 常用架构对应表 | GPU型号 | 架构版本 | 设置值 | |------------------|----------|--------| | NVIDIA RTX 30xx | 8.6 | 8.6 | | NVIDIA RTX 20xx | 7.5 | 7.5 | | NVIDIA GTX 10xx | 6.1 | 6.1 | | NVIDIA A100 | 8.0 | 8.0 | ##### 4. 安装时直接指定（pip安装） ```bash CMAKE_ARGS="-DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=80" pip install torch --no-cache-dir ``` #### 验证解决 安装后检查： ```python import torch print(torch.cuda.get_arch_list()) # 应显示您设置的架构 ``` #### 注意事项 1. 多GPU环境应包含所有架构（如`7.5;8.6`） 2. 设置过高架构可能导致老显卡不兼容 3. 使用Docker时需在构建命令中添加环境变量 4. 完整架构列表参考[NVIDIA CUDA文档](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus) 通过明确设置目标架构，可显著减少编译时间（最高减少70%），并避免生成不必要的二进制代码[^1]。
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