Python built-in function - bool([x])

本文详细介绍了Python内置bool函数的功能及用法。该函数用于转换输入值为布尔值,即True或False。当输入值为假或为空时,返回False;否则返回True。此外,还提供了多个实例来演示其工作原理。

Python内建函数之class bool([x])

Manual

Return a Boolean value, i.e. one of True or False. x is converted using the standardtruth testing procedure. If x is false or omitted, this returnsFalse; otherwise it returns True. The bool class is a subclass ofint . It cannot be subclassed further. Its only instances areFalse and True.

直译

返回一个布尔值,例如True 或 False之一。‘x'通过使用标准的真值检测程序(好搞siao)— truth testing procedure。如果’x'为否或省略,则返回False;否则返回True。bool类是int子类,它不能进一步划分子类,且仅具有False和True实例。

实例

>>> bool([0])
True
>>> bool([1])
True
>>> bool([False])
True
>>> bool([])
False
>>> bool([''])
True
>>> bool(())
False
>>> bool({})
False
>>> bool((False))
False

拓展阅读

PyTorch built with: - GCC 9.4 - C++ Version: 201703 - OpenMP 201511 (a.k.a. OpenMP 4.5) - LAPACK is enabled (usually provided by MKL) - NNPACK is enabled - CPU capability usage: NO AVX - Build settings: BLAS_INFO=open, BUILD_TYPE=Release, CUDA_VERSION=11.4, CUDNN_VERSION=8.6.0, CXX_COMPILER=/usr/bin/c++, CXX_FLAGS= -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1 -fvisibility-inlines-hidden -DUSE_PTHREADPOOL -DNDEBUG -DSYMBOLICATE_MOBILE_DEBUG_HANDLE -O2 -fPIC -Wall -Wextra -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=bool-operation -Wnarrowing -Wno-missing-field-initializers -Wno-type-limits -Wno-array-bounds -Wno-unknown-pragmas -Wno-unused-parameter -Wno-unused-function -Wno-unused-result -Wno-strict-overflow -Wno-strict-aliasing -Wno-stringop-overflow -Wno-psabi -Wno-error=pedantic -Wno-error=old-style-cast -Wno-invalid-partial-specialization -Wno-unused-private-field -Wno-aligned-allocation-unavailable -Wno-missing-braces -fdiagnostics-color=always -faligned-new -Wno-unused-but-set-variable -Wno-maybe-uninitialized -fno-math-errno -fno-trapping-math -Werror=format -Werror=cast-function-type -Wno-stringop-overflow, LAPACK_INFO=open, TORCH_DISABLE_GPU_ASSERTS=ON, TORCH_VERSION=2.1.0, USE_CUDA=ON, USE_CUDNN=ON, USE_EIGEN_FOR_BLAS=ON, USE_EXCEPTION_PTR=1, USE_GFLAGS=OFF, USE_GLOG=OFF, USE_MKL=OFF, USE_MKLDNN=OFF, USE_MPI=OFF, USE_NCCL=0, USE_NNPACK=1, USE_OPENMP=ON, USE_ROCM=OFF, (pytorch) jetson@ubuntu:~/miniforge3/envs/pytorch$ ls /usr/local/cuda bin doc extras lib64 README tools compat DOCS gds nvml share version.json compute-sanitizer EULA.txt include nvvm targets (pytorch) jetson@ubuntu:~/miniforge3/envs/pytorch$ nvcc --version 2>/dev/null || echo "nvcc not found, checking alternative methods" nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation Built on Tue_Oct_29_23:53:06_PDT_2024 Cuda compilation tools, release 12.6, V12.6.85 Build cuda_12.6.r12.6/compiler.35059454_0 获取到以上信息,并且nvidia命令无法使用,帮我解决问题
最新发布
09-05
<think> 我们先明确用户的问题:在PyTorch 2.1.0、CUDA 11.4、CUDNN 8.6.0环境下,nvcc命令无法使用。用户提到nvcc版本为12.6,但nvidia命令无法使用(这里可能是指nvcc命令无法使用)。 关键点: - PyTorch 2.1.0 使用CUDA 11.4构建 - CUDNN 8.6.0 - nvcc版本12.6(注意:nvcc 12.6对应CUDA 12.6,但用户环境是CUDA 11.4?这里可能存在混淆) 分析: 1. 用户环境中的CUDA Toolkit版本可能不匹配。PyTorch 2.1.0 built with CUDA 11.4意味着PyTorch编译时使用的是CUDA 11.4,但用户安装的nvcc版本是12.6,这属于CUDA 12.6。通常,系统可以安装多个CUDA版本,但需要正确配置环境变量来使用特定版本。 2. 用户可能没有正确安装CUDA Toolkit或者环境变量配置不正确,导致nvcc命令无法使用。 解决方案步骤: **步骤1:验证CUDA Toolkit安装** - 检查CUDA Toolkit是否安装正确。用户提到CUDA 11.4和nvcc 12.6,说明可能同时安装了多个CUDA版本。我们需要确保环境变量指向正确的CUDA版本(这里应该是11.4,因为PyTorch是使用11.4构建的)。 - 在终端运行: ```bash echo $PATH echo $LD_LIBRARY_PATH ``` 查看环境变量中是否包含CUDA 11.4的路径(通常为`/usr/local/cuda-11.4/bin`和`/usr/local/cuda-11.4/lib64`)。 **步骤2:设置正确的CUDA版本** - 如果系统安装了多个CUDA版本,可以通过软链接`/usr/local/cuda`指向所需版本,或者通过环境变量指定。 - 例如,设置环境变量(假设CUDA 11.4安装在`/usr/local/cuda-11.4`): ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 将这两行添加到`~/.bashrc`或`~/.zshrc`中,然后重新加载(`source ~/.bashrc`)。 **步骤3:安装CUDA Toolkit 11.4** - 如果用户没有安装CUDA Toolkit 11.4,则需要安装。因为PyTorch 2.1.0是基于CUDA 11.4构建的,所以需要安装对应的CUDA Toolkit。 - 从NVIDIA官网下载CUDA Toolkit 11.4:https://developer.nvidia.com/cuda-11-4-0-download-archive - 按照官方文档安装。 **步骤4:验证nvcc** - 安装完成后,在终端运行: ```bash nvcc --version ``` 应显示类似: ``` nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation Built on Tue_Sep_15_19:10:02_PDT_2020 Cuda compilation tools, release 11.4, V11.4.120 Build cuda_11.4.r11.4/compiler.30033411_0 ``` **步骤5:验证PyTorch的CUDA支持** - 运行Python代码验证: ```python import torch print(torch.__version__) # 应该输出 2.1.0 print(torch.version.cuda) # 应该输出 11.4 print(torch.cuda.is_available()) # 应该输出 True ``` **步骤6:检查CUDNN** - 确保CUDNN 8.6.0正确安装在CUDA 11.4的目录下。通常将CUDNN的文件复制到CUDA Toolkit目录中。 **步骤7:解决nvcc命令找不到的问题** 如果按照以上步骤设置了环境变量,但nvcc命令仍然无法使用,可能是: - CUDA Toolkit没有正确安装,重新安装。 - 环境变量设置后未重新加载终端。 注意:用户提到nvcc版本12.6,这可能是另一个CUDA版本的nvcc。如果用户需要使用CUDA 11.4,那么应该将11.4的路径放在PATH前面,覆盖12.6的路径。 **其他可能问题:** - 安装CUDA Toolkit时,没有选择安装nvcc(但通常默认安装)。 - 系统权限问题。 根据引用[2]中的提示,用户之前可能遇到版本兼容性问题(如3090显卡要求CUDA11.1以上,而torch1.7最高支持11.0)。但当前用户使用的是PyTorch 2.1.0(支持CUDA11.4及以上)和CUDA11.4,所以应该没问题。 总结解决方案: 1. 确保安装了CUDA Toolkit 11.4,并正确设置环境变量。 2. 验证nvcc命令是否可用(版本应为11.4)。 3. 安装对应的CUDNN 8.6.0。 4. 验证PyTorch是否正确识别CUDA。 相关问题: 1. 如何安装特定版本的CUDA Toolkit? 2. 如何在多个CUDA版本之间切换? 3. PyTorch如何检查CUDA和CUDNN的版本? 4. 为什么安装了CUDA但nvcc命令不可用? </think> ### 解决方案:解决PyTorch 2.1.0环境下nvcc命令无法使用的问题 #### 问题分析 根据您的环境(PyTorch 2.1.0 + CUDA 11.4 + cuDNN 8.6.0 + nvcc 12.6),`nvcc`命令失效通常由以下原因导致: 1. **CUDA路径未正确配置**:环境变量`PATH`未包含CUDA的`bin`目录 2. **多版本CUDA冲突**:系统中存在多个CUDA版本(如11.4和12.6),路径优先级错误 3. **CUDA Toolkit未完整安装**:仅安装了PyTorch的CUDA运行时,未安装完整开发工具包 #### 解决步骤 **第一步:验证CUDA安装状态** ```bash ls /usr/local/cuda-* # 查看已安装的CUDA版本 ``` - 预期输出:`/usr/local/cuda-11.4`(您需要的版本) - 若缺少CUDA 11.4,需重新安装(见第三步) **第二步:配置环境变量(关键步骤)** ```bash # 编辑配置文件(根据您的shell选择) nano ~/.bashrc # 或 ~/.zshrc # 添加以下内容(根据实际路径调整) export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH # 使配置生效 source ~/.bashrc ``` **第三步:安装CUDA Toolkit 11.4(若未安装)** 1. 从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cuda-11-4-0-download-archive)下载对应版本 2. 执行安装命令: ```bash sudo sh cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run ``` 3. **安装选项注意**: - 取消勾选`Driver`(避免覆盖现有驱动) - 确保勾选`CUDA Toolkit`和`nvcc`组件 **第四步:验证修复** ```bash nvcc --version # 应显示:Cuda compilation tools, release 11.4, V11.4.xxx ``` ```python import torch print(torch.__version__) # 预期:2.1.0 print(torch.version.cuda) # 预期:11.4 print(torch.cuda.is_available()) # 预期:True [^3] ``` #### 注意事项 1. **版本冲突处理**: - 如果系统中同时存在CUDA 11.4和12.6,通过`update-alternatives`管理版本: ```bash sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-11.4 100 ``` 2. **PyTorch兼容性**: - PyTorch 2.1.0官方预编译版仅支持CUDA 11.8/12.1[^2],若需使用CUDA 11.4需从源码编译: ```bash pip install torch==2.1.0+cu114 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu114 ``` #### 故障排查 ```mermaid graph TD A[nvcc命令失效] --> B{检查PATH变量} B -->|路径缺失| C[配置CUDA环境变量] B -->|路径正确| D{检查nvcc文件} D -->|文件缺失| E[重装CUDA Toolkit] D -->|文件存在| F[检查文件权限] F -->|权限不足| G[sudo chmod +x /usr/local/cuda-11.4/bin/nvcc] ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值