iOS开发 - 报错处理 - Error: Error #3219: The NativeProcess could not be started. ‘launch path not accessib

最新推荐文章于 2024-03-18 10:19:35 发布
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分类专栏： 【iOS开发-报错处理】 文章标签： mac air flashbuild 文件执行权限
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flash build一个 mac 软件，报错 Error: Error #3219: The NativeProcess could not be started. ‘launch path not accessible’；

两个问题：

1：路径；

2：文件权限；mac 终端  chmod 命令  修改文件执行权限；

fb air 参考 http://www.actionscripterrors.com/?p=2527；

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使用llama-factory推理模型报错RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
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02-09
### 解决 llama-factory 推理模型中的 CUDA 错误 当使用 llama-factory 进行推理时遇到 `RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered` 的问题，通常意味着在 GPU 上执行的操作触发了断言失败。这种错误可能由多种原因引起，包括但不限于输入数据超出预期范围、GPU 配置不当或其他环境配置问题。 #### 输入数据验证 确保所有传递给模型的数据都在合理范围内。特别是对于某些操作，如激活函数或损失计算，输入值应满足特定条件。例如，在一些情况下，输入张量的所有元素应该位于 0 和 1 之间[^4]： ```python import torch def validate_input_tensor(tensor): """Validate that tensor values are within expected range.""" if not (tensor >= 0).all() or not (tensor <= 1).all(): raise ValueError("All elements of input should be between 0 and 1") input_data = ... # Your input data here validate_input_tensor(input_data) ``` #### 调试模式启用 为了更精确地定位引发此异常的具体位置，可以在启动程序前设置环境变量 `CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1` 来同步化所有的 CUDA 操作调用，从而帮助获取更加准确的堆栈跟踪信息[^1]: ```bash export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 ``` #### XLA 支持检查 如果正在使用的框架支持 XLA 加速，则需确认是否正确安装并启用了相应的组件。对于 PyTorch-XLA 版本，请参照官方文档完成必要的初始化工作[^2]。 #### 库版本兼容性审查 有时第三方库更新可能导致不兼容的情况发生。针对提到的模块缺失问题，建议核查当前环境中所依赖包的实际状态，并尝试重新安装最新稳定版来解决问题[^3]。 通过上述措施可以有效减少此类运行期错误的发生概率。当然，具体实施还需结合实际应用场景灵活调整策略。
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