No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS

最新推荐文章于 2022-12-22 12:11:08 发布
转载 最新推荐文章于 2022-12-22 12:11:08 发布 · 743 阅读 · 0
文章标签：

#ios

错误代码：No architectures to compile for(ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=armv7armv7s)

xcodebuild 这个target的时候命令行报错

No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=arm64, VALID_ARCHS=arm64 arm64e i
u012376580的博客
12-09 3514
编译的时候会报标题的错误，想直接看标题的解决方式，则从第四条看起！！！前提cocoapods安装成功哈~ 最近换了新电脑，系统为macOS Big Sur 11.0.1，Xcode版本为12.2，在安装完cocoapods以后，项目依然不能运行，因为尝试时间较久，遇到的问题较多，最终找到原因并解决，过程中遇到的一些问题也做下记录，方便以后自己参考，并深深的记住这次费时如此之久，靠着灵光一闪才解决的问题！！！因为是新电脑，所以可能需要从0说起，着急的可直接看后面第四条，仅供参考！！！ 一、准备工作 1.
iOS开发～制作同时支持armv7,armv7s,arm64,i386,x86_64的静态库.a
热门推荐
阿福的专栏
01-04 3万+
一、概要 平时项目开发中，可能使用第三方提供的静态库.a，如果.a提供方技术不成熟，使用的时候就会出现问题，例如： 在真机上编译报错：No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=i386). 在模拟器上编译报错：No architectures to compil
No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_
王梦琦的专栏
03-27 2万+
错误代码：No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=armv7 armv7s) xcodebuild 这个target的时候命令行报错。 LY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_A
No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=i386).
xuchuandong520的专栏
04-28 511
转载声明:    No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=i386).，archi386 
 公司有一个好久没维护的项目，差不多一年了，今天打开运行就出现了这个问题： No architectures to compile for (ONLY_ACT
Xcode12报错 No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64,
zww学习笔记
10-16 9050
Xcode升级到12，真机运行正常，模拟器报错 传送门 解决方案有说删除VALID_ARCHS的，亲试无法解决问题。 原因是模拟器缺少x86_64指令集，在VALID_ARCHS中Debug模式下添加如下
『IOS』No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=arm64
fallenink的专栏
09-24 2823
问题：No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=arm64, VALID_ARCHS=armv7 armv7s). 1.
Xcode出现架构问题的解决办法 No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_AR...
weixin_33768481的博客
12-19 634
编译工程的过程中莫名其妙的出现架构的问题，很是苦恼，不知道自己哪里犯下了什么错误，终于在苦苦找寻之下，明白了是因为什么，现在写在这里，防止以后忘记，也为了各位程序员朋友再遇到同样的问题的时候能够尽快解决提示的错误是这样的：No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES...
hisi3531 valgrind 交叉编译移植
sunshineywz的博客
04-20 3174
valgrind 神器不用我多说，linux平台开发利器。 一、 安装 1. autoconf # wget http://ftp.gnu.org/gnu/autoconf/autoconf-2.69.tar.gz # tar -zxvf autoconf-2.69.tar.gz # cd autoconf-2.69 # ./configure # make; make install 2....
Nvidia TensorRT开源软件
吴建明wujianming_110117
12-02 467
TensorRT开源软件 此存储库包含NVIDIA TensorRT的开源软件（OSS）组件。其中包括TensorRT插件和解析器（Caffe和ONNX）的源代码，以及演示TensorRT平台使用和功能的示例应用程序。这些开源软件组件是TensorRT General Availability（GA）发行版的一个子集，其中包含一些扩展和错误修复。 对于TensorRT OSS的代码贡献，请参阅我们的贡献指南和编码指南。 有关TensorRT OSS发行版附带的新添加和更新的摘要，请参阅变更日志。 Build
iOS——制作同时支持armv7,armv7s,arm64,i386,x86的静态库
会飞の马
03-26 559
一、概要 平时项目开发中，可能使用第三方提供的静态库.a，如果.a提供方技术不成熟，使用的时候就会出现问题，例如： 在真机上编译报错：No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=i386). 在模拟器上编译报错：No architectures to compil
iOS valid architectures
xixi
07-13 665
ARMv8/ARM64 = iPhone 5s, iPad Air, Retina iPad Mini ARMv7s = iPhone 5, iPhone 5c, iPad 4 ARMv7  = iPhone 3GS, iPhone 4, iPhone 4S, iPod 3G/4G/5G, iPad, iPad 2, iPad 3, iPad Mini   ARMv6  = iPhone, iPh
Xcode - VALID_ARCHS
竹毛言己
04-21 5440
背景 使用模拟器编译时报如下错误： ld: in /Users/xxx/Documents/xx/svn/xxx/xxx/External/Captuvo/libCaptuvo SDK.a(Captuvo.o), building for iOS Simulator, but linking in object file built for iOS, for architecture arm64 clang: error: linker command failed with exit code 1 (u
ios xcode Architectures
12-22 1840
1、如果你此时准备在arm64模拟器上运行，这说明你的编译产物没有arm64指令集支持，检查中Excluded Architecture是否把 arm64 的支持去掉了。2、如果你并没有在arm64模拟器上运行，你只是在运行某些检测工具，这说明工具在帮你使用arm64模拟器环境测试你的代码。鉴于你不想在arm64模拟器上运行代码，你可以取消模拟器的arm64支持。
xcode 12 armv7 找不到 VALID_ARCHS？
qq_27785797的博客
10-13 7722
问题 is missing one or more architectures required by this target: armv7. 解决方法： 删除 armv7 本人今天更新xcode12 如何删除 1.网上一直有说 在 user-defined 中有得 现在我告诉大家没有 官方都说 VALID_ARCHS（在 Xcode 12 中已被弃用）。 现在如何修改 ？ 确定问题 下面提供修改方法! ios11 那个地方选择 11以上完美解决 ...
NO architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES,active arch=x86_64,
Capacity_bo的专栏
12-08 1450
Xcode5.1升级后发现有这个问题，先把Architecturals 的arm64架构去掉然后 我用第3个方法解决了 PBXcp error差不多算是Xcode比较常见的一个编译错误了，原因往往是添加或删除美术资源的时候出错。虽然是小问题，但出现的频率很高。 解决方法（可以依次尝试，总有一种能最终解决问题）： 方法1.退出Xcode，然后从finder里面进入
Xcode设置项之Architectures和Valid Architectures
Jymn_Chen
05-27 1417
转自王中周的技术博客
Xcode6:No architectures to compile for(ONLY_ACTIVE_ARCH=YES...)
SoulHao的专栏
10-13 2862
ONLY_ACTIVE_ARCH
如何解决No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=i386).
xujingjing 学习iOS开发历程
08-05 5074
如何解决No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=i386). 错误信息 No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=i386
cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 #define CUDNN_MAJOR 8 #define CUDNN_MINOR 9 #define CUDNN_PATCHLEVEL 7 -- #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL) /* cannot use constexpr here since this is a C-only file */ (base) whyerwang@whyerwang-Lenovo-ThinkBook-16p-Gen-5:~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN$ cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME cd ~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN make clean && make ./mnistCUDNN # 显示"Test passed!"即成功[^2] rm -rf *o rm -rf mnistCUDNN CUDA_VERSION is 12090 Linking agains cublasLt = true CUDA VERSION: 12090 TARGET ARCH: x86_64 HOST_ARCH: x86_64 TARGET OS: linux SMS: 50 53 60 61 62 70 72 75 80 86 87 90 nvcc warning : Support for offline compilation for architectures prior to '<compute/sm/lto>_75' will be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). test.c:1:10: fatal error: FreeImage.h: 没有那个文件或目录 1 | #include "FreeImage.h" | ^~~~~~~~~~~~~ compilation terminated. >>> WARNING - FreeImage is not set up correctly. Please ensure FreeImage is set up correctly. <<< [@] /usr/local/cuda/bin/nvcc -I/usr/local/cuda/include -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -ccbin g++ -m64 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_53,code=sm_53 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_62,code=sm_62 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_72,code=sm_72 -gencode arch=compute_75,code=sm_75 -gencode arch=compute_80,code=sm_80 -gencode arch=compute_86,code=sm_86 -gencode arch=compute_87,code=sm_87 -gencode arch=compute_90,code=sm_90 -gencode arch=compute_90,code=compute_90 -o fp16_dev.o -c fp16_dev.cu [@] g++ -I/usr/local/cuda/include -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -o fp16_emu.o -c fp16_emu.cpp [@] g++ -I/usr/local/cuda/include -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -o mnistCUDNN.o -c mnistCUDNN.cpp [@] /usr/local/cuda/bin/nvcc -ccbin g++ -m64 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_53,code=sm_53 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_62,code=sm_62 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_72,code=sm_72 -gencode arch=compute_75,code=sm_75 -gencode arch=compute_80,code=sm_80 -gencode arch=compute_86,code=sm_86 -gencode arch=compute_87,code=sm_87 -gencode arch=compute_90,code=sm_90 -gencode arch=compute_90,code=compute_90 -o mnistCUDNN fp16_dev.o fp16_emu.o mnistCUDNN.o -I/usr/local/cuda/include -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -L/usr/local/cuda/lib64 -L/usr/local/cuda/lib64 -L/usr/local/cuda/lib64 -lcublasLt -LFreeImage/lib/linux/x86_64 -LFreeImage/lib/linux -lcudart -lcublas -lcudnn -lfreeimage -lstdc++ -lm bash: ./mnistCUDNN: 没有那个文件或目录
最新发布
05-15
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Ubuntu 22上安装cuDNN后编译mnistCUDNN示例时出现的FreeImage.h缺失的问题。首先，我需要回忆一下用户之前的对话历史。用户之前询问了如何安装cuDNN，我提供了详细的安装步骤，包括版本验证、安装方法以及验证安装的步骤。现在用户遇到了编译示例时的错误，提示找不到FreeImage.h文件。 根据用户的当前问题，我需要确定FreeImage库在Ubuntu中的安装方法。FreeImage是一个开源的图像处理库，可能cuDNN的示例程序依赖这个库来处理图像数据，比如MNIST数据集中的图像。因此，用户需要安装FreeImage的开发文件，包括头文件和库文件。 首先，我应该检查Ubuntu的软件源中是否有FreeImage的包。通常，开发库在Ubuntu中会有对应的-dev或-devel包。用户提到的错误是编译时找不到FreeImage.h，这通常意味着头文件没有安装，或者安装的位置不在编译器的搜索路径中。因此，安装libfreeimage-dev包可能会解决这个问题。 接下来，我需要确认安装命令是否正确。在Ubuntu中，使用apt-get install命令来安装软件包，用户可能需要使用sudo权限。正确的命令应该是sudo apt-get install libfreeimage-dev libfreeimage3。这样不仅安装了开发所需的头文件和静态库，还安装了运行时需要的共享库。 安装完成后，用户需要重新编译示例程序。可能需要清理之前的编译结果（make clean）然后重新编译（make），以确保所有依赖都被正确链接。如果安装后仍然出现错误，可能需要检查头文件的位置是否在系统的包含路径中，或者编译器的参数是否正确指定了库的路径。 此外，用户提到之前使用不同的CUDA安装方式，比如deb(network)或者runfile，可能会影响依赖库的安装。不过，FreeImage是一个独立的库，应该与CUDA的安装方式无关，只要正确安装即可。 用户可能还担心安装过程中出现的其他问题，比如卸载旧版本的问题。不过在这种情况下，直接安装正确的包应该就能解决问题，不需要复杂的卸载步骤。如果用户之前尝试过安装但失败了，可能需要先卸载旧版本，再重新安装，但根据错误提示，更可能的情况是根本没有安装，所以直接安装即可。 最后，用户可能需要验证安装是否成功，可以通过查找FreeImage.h文件是否存在，或者尝试编译示例程序。如果编译通过并成功运行，说明问题已经解决。如果还有其他错误，可能需要进一步检查其他依赖项或者编译选项。</think>#### 解决FreeImage.h缺失问题的完整步骤 --- ### 一、安装FreeImage开发库 1. **安装核心依赖包**： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install libfreeimage-dev libfreeimage3 # 同时安装开发包和运行时库[^1] ``` - `libfreeimage-dev`：包含头文件（如`FreeImage.h`）和静态库 - `libfreeimage3`：提供运行时动态链接库 2. **验证头文件路径**： ```bash ls /usr/include/FreeImage.h # 应显示文件路径 ``` --- ### 二、修复MNIST示例编译环境 1. **清理并重新编译示例**： ```bash cd ~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN make clean # 清除旧编译残留 make # 重新编译（自动链接FreeImage库）[^1] ``` 2. **若仍报错，手动指定库路径**： ```bash # 在Makefile中添加链接参数 LDFLAGS += -lfreeimage ``` ```bash # 或通过编译命令直接指定 make LDLIBS="-lfreeimage" ``` --- ### 三、深度验证 1. **运行测试程序**： ```bash ./mnistCUDNN # 输出"Test passed!"即表示依赖完整 ``` 2. **检查动态库链接**： ```bash ldd ./mnistCUDNN | grep freeimage # 应显示libfreeimage.so链接路径 ``` --- ### 四、常见问题排查 | 现象 | 解决方案 | |-------|----------| | `make: Nothing to be done for 'all'` | 执行`make clean && make`强制重新编译 | | `undefined reference to FreeImage_*` | 确认`-lfreeimage`已添加到链接参数 | | `/usr/bin/ld: cannot find -lfreeimage` | 执行`sudo ldconfig`更新库缓存 | --- ### 五、FreeImage库关联原理 cuDNN示例程序通过`FreeImage`库加载MNIST数据集图片，其依赖关系如下： ``` mnistCUDNN ├── CUDA Runtime (libcudart.so) ├── cuDNN (libcudnn.so) └── FreeImage (libfreeimage.so) ``` 安装开发包后，系统会将头文件置于`/usr/include`，库文件置于`/usr/lib/x86_64-linux-gnu`，编译器自动识别这些标准路径。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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