<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[ssimmu的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/ssimmu</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; ssimmu]]></copyright><item><title><![CDATA[UE 导出fbx帧率踩坑记录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ssimmu/article/details/143205293</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ssimmu/article/details/143205293</guid><author>ssimmu</author><pubDate>Thu, 24 Oct 2024 11:48:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[用ue进行重定向时，有两批数据，一批60fps, 一批240 fps，发现导出后60fps的数据帧率不变，但240fps的帧率变为了24fps，但是！FBX导出设置里并没有目标帧率这一选项！因为我最后只需要20*n 的fps就行，因而我只对240fps的数据重新导入，自定义采样率=60fps。本来数据量大导入时间就很久，现在要重新导入，太坑了/(ㄒoㄒ)/~~问题：导出fbx帧率发生改变。解决方法：设置导入帧率。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[报错undefined symbol: free_gemm_select, version libcublasLt.so.11]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ssimmu/article/details/137903175</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ssimmu/article/details/137903175</guid><author>ssimmu</author><pubDate>Thu, 18 Apr 2024 08:57:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[OSError: /miniconda3/envs/mdm/lib/python3.7/site-packages/torch/lib/../../../../libcublas.so.11: symbol free_gemm_select version libcublasLt.so.11 no根据github。是因为版本冲突问题导致。解答问题源：根据github。是因为版本冲突问题导致。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RuntimeError: unsupported operation: some elements of the input tensor and the written-to tensor ref]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ssimmu/article/details/136507731</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ssimmu/article/details/136507731</guid><author>ssimmu</author><pubDate>Wed, 06 Mar 2024 15:33:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[原因应该是nn.register_buffer、torch版本和DDP之间的问题，因为我对model进行单卡测试时无报错，so。，我之前也因为self.register_buffer('pe', pe)这行代码遇到过其他报错，总之 使用PositionalEncoding且多卡并行时注意一下这里。调用 model时出现如题报错，换用其他model没报错，google了下，问题在PositionalEncoding中。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[to(device)赋值踩坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ssimmu/article/details/136496499</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ssimmu/article/details/136496499</guid><author>ssimmu</author><pubDate>Wed, 06 Mar 2024 14:18:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[1）to（device）后不赋值就没问题，或者2）用其他的模型类也没问题，所以就是这个模型实例化与这行代码之间可能有python底层的什么bug?我没再细查了，因为网上查不到相关的资料，就连我这个问题我都很难查到，碰巧看到参考博客才发现了解决方法，但至于它为什么会这样，不懂。model.to(device)不赋值。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch报错：ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ssimmu/article/details/135763962</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ssimmu/article/details/135763962</guid><author>ssimmu</author><pubDate>Tue, 23 Jan 2024 09:58:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[然后pdb发现 len(train_dataset)确实为0, 由于之前调试quit导致数据没处理好导致的，debug完成。这时很疑惑，这不是官方的dataloader很正常地调用吗？之后在其他博主的评论区找到了答案，可能因为。调试时发现这段代码报错。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[conda安装GPU版pytorch，结果却是cpu版本[已解决]]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ssimmu/article/details/135000432</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ssimmu/article/details/135000432</guid><author>ssimmu</author><pubDate>Tue, 16 Jan 2024 10:29:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[这种原因在于安装源里找不到对应的，但我用的是官方的安装源，还是找不到就很奇怪，后面搜到以往安装torch1.9.0都配的cuda11.1而不是cuda11.3。按官方文档安装pytorch1.9.0。修改cuda版本为11.1成功。安装的一直是cpu版本。]]></description><category></category></item></channel></rss>