解决:推送iOS Invalid certificate chain (Received fatal alert: certificate_unknown)!

正确导出iOS推送证书以解决Invalidcertificatechain问题
最新推荐文章于 2025-04-23 17:49:57 发布
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文章详细解释了导致Invalidcertificatechain错误的原因，并提供了正确的导出iOS推送证书的方法，避免了证书未知的致命警报。 
Invalid certificate chain (Received fatal alert: certificate_unknown)!

是由于导证书的时候 导的是产品推送的钥匙串.p12而不是 Apple Production IOS Push Services:XXX 的.p12
切记选择导出证书的时候保证推送证书的p12而不是钥匙串的

其实原因很简单，导出p12的时候，要对整个证书导出，而不是对private key导出！！

 

正确的导出方式：
请输入图片描述

错误的导出方式：
请输入图片描述

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AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requested FATAL: exception not rethrown
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AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requested 错误通常发生在尝试使用 CUDA 进行计算时，但系统中没有可用的 CUDA 设备或者 CUDA 驱动没有正确安装的情况下。解决这个问题的方法可以根据具体情况分为几种情况[^1]。 ### 方法一：使用 CPU 而不是 CUDA 如果您的应用场景不需要 GPU 加速，可以选择使用 CPU 来运行程序。对于某些框架或库，可以通过修改代码中的设备选择部分来实现这一点。例如，在 YOLOv5 的 `torch_utils.py` 文件中，可以修改 `select_device` 函数来强制使用 CPU： ```python def select_device(device='', batch_size=None): # device = 'cpu' or '0' or '0,1,2,3' s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' # string device = str(device).strip().lower().replace('cuda:', '') # to string, 'cuda:0' to '0' cpu = device == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' # force torch.cuda.is_available() = False elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device # set environment variable assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' # check availability ``` 通过设置 `device` 参数为 `'cpu'`，可以确保程序不会尝试使用 CUDA 设备。 ### 方法二：检查 CUDA 安装 确保 CUDA 驱动已经正确安装并且与使用的深度学习框架兼容。有时候，即使有 NVIDIA GPU，如果驱动版本过旧或者与框架要求的 CUDA 版本不匹配，也会出现此类错误。可以通过访问 NVIDIA 官方网站下载最新的驱动程序，并确保使用的深度学习框架支持当前安装的 CUDA 版本。 ### 方法三：验证 CUDA 设备可用性 在代码中加入检查 CUDA 是否可用的部分，以便在程序启动时能够及时发现并处理 CUDA 不可用的情况。例如，在 PyTorch 中可以这样做： ```python import torch if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available") else: print("CUDA is not available") ``` 这段代码可以帮助开发者快速确定问题是否出在 CUDA 的可用性上。 ### 方法四：环境变量设置 有时候，通过设置环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 可以帮助解决设备不可用的问题。例如，将其设置为 `-1` 可以禁用所有 GPU，强制程序使用 CPU 运行；如果有多块 GPU，可以通过指定具体的设备编号（如 `0,1`）来选择使用哪些设备。 ### 方法五：更新或重装深度学习框架 如果上述方法都不能解决问题，可能是因为使用的深度学习框架存在某些已知的问题或缺陷。在这种情况下，考虑更新到最新版本或重新安装框架可能会有所帮助。 ###
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