error: unknown type name ‘__float128‘ __float128

最新推荐文章于 2023-12-06 15:18:00 发布
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分类专栏： ndk跨平台编译 文章标签： android ndk
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参照这哥们的方法，我采用了第三种方法，指定sysroot为ndk的std路径取代gcc的std头文件路径

修改makefile，根据你实际的makefile进行修改sysroot

CROSS_SYSROOT=/android-ndk-r14b/platforms/android-22/arch-arm64

编译通过

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error: '__uint128_t' does not name a type
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https://en.sfml-dev.org/forums/index.php?topic=20154.0 Trouble building arm64-v8a android chrisvarns Newbie Posts: 1 Re: Trouble building arm64-v8a android « Reply #1 on: July 10, 2017,...
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一、编绎显示Unknown type name “CGFloat” 等 错误解决方法 将Compile Sources As 改为 Objective-C++    二、如果是extern const引起的。直接加头文件 #import
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RuntimeError: CUDA error: unknown error CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to ena
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### 解决PyTorch中的CUDA运行时错误 在处理PyTorch中的CUDA运行时错误时，可以采取多种方法来诊断和解决问题。以下是针对提到的两种主要错误（`operation not supported` 和 `misaligned address`）以及调试技巧的具体说明。 #### 错误分析与解决方案 1. **关于`operation not supported`错误** 此类错误通常表明当前使用的硬件或驱动版本不支持某些特定的操作[^1]。为了排查此问题，建议验证以下几个方面： - 确认所用的CUDA工具包版本是否兼容NVIDIA GPU架构。 - 更新至最新的NVIDIA驱动程序以确保最佳性能和支持最新功能。 2. **对于`misaligned address`错误** 这种情况通常是由于内存访问未对齐引起的，常见于低级操作中[^2]。解决办法可能包括调整数据结构布局使其满足对齐要求或者修改底层实现逻辑避免此类违规行为发生。 3. **启用设备端断言机制** 编译时设置环境变量`TORCH_USE_CUDA_DSA`能够激活设备上的断言语句，从而更精确地定位潜在问题所在位置[^4]。这一步骤有助于深入理解具体哪个部分触发了异常状况。 4. **利用同步模式辅助查找问题根源** 设置环境变量`CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1`可以让每一个CUDA调用都变为阻塞式的执行方式而不是异步完成形式。这样做的好处是可以让报错信息更加贴近实际引发崩溃的地方，便于进一步分析原因^。 5. **绑定指定GPU资源管理策略** 如果项目涉及多张显卡之间的协作运算，则需合理分配每一块卡的任务负载，并通过代码明确指派工作给目标设备实例化对象如下面例子所示: ```python import torch model_name = "your_model_name" torch_dtype = torch.float16 pipe = SomeModelClass.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch_dtype).to("cuda:1") ``` #### 总结 综合运用以上措施可以帮助有效缓解乃至彻底消除PyTorch框架下遇到的各种CUDA相关难题。重要的是始终保持软件栈各组件间良好匹配状态的同时密切关注官方文档更新动态获取更多技术支持资料。
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