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09-09 4074
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Linux中main page和info page
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elinux:嵌入式 Linux 知识库 (elinux.org) 中文翻译计划；本项目发起人发布了《360° 剖析 Linux ELF》视频课程，欢迎订阅：https
05-26
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weixin_30950887的博客
05-22 121
https://elinux.org/Device_Tree_Usage 转载于:https://www.cnblogs.com/erhu-67786482/p/9073632.html
Linux
小黑的博客
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Linux 忘记密码 开机的时候按'e'进入编辑模式 选择kernel，按e进入kernel编辑模式 输入（空格 1）----&gt;按b重启 Linux目录结构 目录 作用 / Linux系统的根目录，一般只存放目录 /bin和/usr/bin 命令（二进制）文件目录，包含可+供root用户和普通用户所使用的Linux命令和二进制文件，包含shell解析器等 /boot...
elinux stm32
ee230的专栏
05-23 889
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linux-2.6.9_eeliod linux内核实验,嵌入式linux开发工具及elinux系统构建实验
weixin_30022923的博客
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Linux device tree(设备树)
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翻译一篇外文 关于优化linux系统启动时间的文章
hjjph的专栏
09-18 4174
翻译的比较烂，自己记录下
优化嵌入式Linux的启动时间的秘密
枫潇潇
02-01 3254
01 工具链/应用程序优化 导读：嵌入式Linux在应用中往往希望系统能在尽量短的时间内启动，以提高用户体验。而且在有的应用场合，对启动时间具有严格的时间要求，尤其在工业或者医疗器械应用领域。此时如何加快Linux的启动，将成为一个挑战，对于大多数应用开发人员而言，由于Linux系统的复杂性，对于如何提高启动速度，往往无从下手。那么阅读完本文，将获得清晰完整的解决思路。 注：本文转载自微信公众号：嵌入式ARM。 1.降低启动时间的一般思路 在准备降低系统的启动时间时，思路上应建立以下的切入点：
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05-17 3640
Linux 文件系统常见Linux目录名称：目录用途/虚拟目录的根目录。通常不会在这里存储文件/bin二进制目录，存放许多用户级的GUN工具/boot启动目录，存放启动文件/dev设备目录，Linux在这里创建设备节点/etc系统配置文件目录/home主目录，Linux在这里创建用户目录/lib库目录，存放系统和应用程序的库文件/media媒体目录，可移动媒体设备的常用挂载点/mnt挂载目录，另一...
安装pytorch 出现(yolo5) root@jetlcc-desktop:~# wget http://ftp.de.debian.org/debian/pool/main/h/hwloc/libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb --2025-07-15 08:22:18-- http://ftp.de.debian.org/debian/pool/main/h/hwloc/libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb Resolving ftp.de.debian.org (ftp.de.debian.org)... 141.76.2.4, 2a13:dd80:deb::deb Connecting to ftp.de.debian.org (ftp.de.debian.org)|141.76.2.4|:80... connected. HTTP request sent, awaiting response... 200 OK Length: 97856 (96K) [application/vnd.debian.binary-package] Saving to: ‘libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb’ libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb 100%[===================================================>] 95.56K 197KB/s in 0.5s 2025-07-15 08:22:19 (197 KB/s) - ‘libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb’ saved [97856/97856] (yolo5) root@jetlcc-desktop:~# sudo dpkg -i .bash_history .condarc .ros/ .bashrc .config/ .rviz2/ .cache/ .local/ libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb .colcon/ .profile libopenmpi2_2.1.1-8_arm64.deb .conda/ .python_history miniconda3/ (yolo5) root@jetlcc-desktop:~# sudo dpkg -i libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb Selecting previously unselected package libhwloc5:arm64. (Reading database ... 106787 files and directories currently installed.) Preparing to unpack libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb ... Unpacking libhwloc5:arm64 (1.11.12-3) ... Setting up libhwloc5:arm64 (1.11.12-3) ... Processing triggers for libc-bin (2.35-0ubuntu3.10) ... (yolo5) root@jetlcc-desktop:~# sudo dpkg -i libopenmpi2_2.1.1-8_arm64.deb (Reading database ... 106797 files and directories currently installed.) Preparing to unpack libopenmpi2_2.1.1-8_arm64.deb ... Unpacking libopenmpi2:arm64 (2.1.1-8) over (2.1.1-8) ... Setting up libopenmpi2:arm64 (2.1.1-8) ... Processing triggers for libc-bin (2.35-0ubuntu3.10) ... (yolo5) root@jetlcc-desktop:~# python Python 3.8.20 (default, Oct 3 2024, 15:18:56) [GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/root/miniconda3/envs/yolo5/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py", line 198, in <module> _load_global_deps() File "/root/miniconda3/envs/yolo5/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py", line 151, in _load_global_deps ctypes.CDLL(lib_path, mode=ctypes.RTLD_GLOBAL) File "/root/miniconda3/envs/yolo5/lib/python3.8/ctypes/__init__.py", line 373, in __init__ self._handle = _dlopen(self._name, mode) OSError: libcublasLt.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory
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07-16
<think>我们正在处理一个在ARM64架构（如Jetson设备）上安装PyTorch时遇到的问题。用户尝试在conda环境（名为yolo5）中导入torch时遇到了错误： `OSError: libcublasLt.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory` 这个错误表明PyTorch在运行时找不到CUDA相关的库文件。具体来说，缺少的是`libcublasLt.so.10`，这是CUDA 10版本中的一个库文件。 可能的原因和解决方案如下： 1. **CUDA版本不匹配**：PyTorch版本可能要求CUDA 10.x，但系统中安装的CUDA版本可能不同（例如，可能是11.x或12.x）。在Jetson设备上，通常使用JetPack SDK，它包含特定版本的CUDA。需要检查当前JetPack版本（即CUDA版本）是否与PyTorch要求的版本匹配。 2. **未正确安装CUDA**：虽然JetPack会安装CUDA，但有时环境变量可能没有正确设置，或者安装不完整。 3. **PyTorch安装问题**：可能安装的PyTorch版本不是为ARM64架构预编译的，或者不是为当前CUDA版本编译的。 针对Jetson设备（ARM64），通常需要安装NVIDIA官方提供的PyTorch wheel，而不是通过pip或conda直接安装（因为官方的PyTorch通常只提供x86架构的预编译包）。 **解决步骤：** 1. **确认CUDA版本**：在终端运行`nvcc --version`或`cat /usr/local/cuda/version.txt`来检查CUDA版本。在Jetson设备上，CUDA通常安装在`/usr/local/cuda`。 2. **根据CUDA版本安装对应的PyTorch**：NVIDIA为Jetson提供了预编译的PyTorch。可以在[NVIDIA的开发者论坛](https://forums.developer.nvidia.com/)或[PyTorch for Jetson](https://elinux.org/Jetson_Zoo#PyTorch_.28Caffe2.29)找到合适的版本。 例如，对于JetPack 4.4（CUDA 10.2），可以安装： ``` wget https://nvidia.box.com/shared/static/ssf2v7pf5i245fk4i0q926hy4imzs2ph.whl -O torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev pip3 install Cython pip3 install numpy torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` 注意：这里需要根据实际的Python版本和CUDA版本调整。 3. **设置环境变量**：确保CUDA的库路径在`LD_LIBRARY_PATH`中。通常，在Jetson设备上，CUDA库位于`/usr/local/cuda/lib64`，可以添加： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 可以将这行添加到`~/.bashrc`中。 4. **检查是否安装了正确的PyTorch版本**：如果已经安装了不匹配的PyTorch，需要先卸载： ```bash pip uninstall torch ``` 然后重新安装正确的wheel。 根据用户提供的错误信息，错误是`libcublasLt.so.10`缺失，这通常意味着PyTorch需要CUDA 10.x，但系统可能安装的是其他版本。因此，需要检查CUDA版本并安装匹配的PyTorch。 **针对用户的具体情况：** 用户已经安装了libhwloc和libopenmpi，这些是必要的依赖，但问题在于CUDA库的缺失或不匹配。 因此，建议用户： 1. 检查CUDA版本。 2. 根据CUDA版本安装对应的PyTorch预编译包（从NVIDIA官方提供的链接下载）。 3. 设置环境变量。 如果用户使用的是JetPack 4.x（CUDA 10.2），那么安装PyTorch 1.7或1.8的预编译包可能是合适的。如果使用的是JetPack 5.x（CUDA 11.4），则需要安装支持CUDA 11的PyTorch版本（如PyTorch 1.12以上）。 **注意：** 在Jetson设备上，由于ARM架构，不能使用pip直接安装`torch`（除非有预编译的wheel），所以必须使用NVIDIA提供的wheel。 现在，根据要求，在回答末尾提出3-5个相关问题。</think>根据错误信息`OSError: libcublasLt.so.10: cannot open shared object file`，问题核心是**PyTorch运行时缺少CUDA 10的依赖库**。这通常发生在以下情况： 1. **CUDA版本不匹配**：安装的PyTorch版本需要CUDA 10.x，但系统中未安装或未正确配置CUDA 10。 2. **ARM架构限制**：Jetson设备（ARM64）需使用NVIDIA官方编译的PyTorch版本，直接通过`pip`安装的x86版本不兼容。 ### 解决方案 #### ✅ 步骤1：确认CUDA版本 ```bash nvcc --version # 或 cat /usr/local/cuda/version.txt ``` - 若输出为**CUDA ≥11.0**（如JetPack 4.6+），需安装匹配的PyTorch版本 - 若输出为**CUDA 10.2**（JetPack 4.4-4.5），需补充安装缺失库 #### ✅ 步骤2：安装正确版本的PyTorch（ARM64专用） 根据CUDA版本选择： 1. **CUDA 10.2环境**（JetPack 4.4-4.5）： ```bash wget https://nvidia.box.com/shared/static/wa34qwrwtk9njtyarwt5nvo6imenfy26.whl -O torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl pip3 install torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` 2. **CUDA 11.x环境**（JetPack 5.x）： ```bash pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118 ``` #### ✅ 步骤3：验证安装 ```python python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())" ``` 应输出版本号及`True`。 ### 关键注意事项 1. 必须从[NVIDIA官方ARM仓库](https://elinux.org/Jetson_Zoo#PyTorch)下载PyTorch 2. 避免使用`conda install pytorch`（不兼容ARM） 3. 若仍报错，尝试添加库路径： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ```
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