winPcap安装库出现库计算机类型“x64”与目标计算机类型“x86”冲突 pcap_freealldevs 无法解析的外部符号

最新推荐文章于 2025-04-23 20:29:15 发布
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文章标签： 服务器 java linux
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库计算机类型“x64”与目标计算机类型“x86”冲突
pcap_freealldevs 无法解析的外部符号
这两个问题其实都是因为所安装的库的版本不匹配。在winPcap下载下来的库其实有两个版本一个是X86一个是X64，按照对应的版本修改过来就好了。

 

 

 

pycharm+anaconda配置pytorch(CUDA10.2)
m0_55333280的博客
07-22 1355
选择相应的版本下载。但是官网最新版本的pytorch稳定版已经不支持cuda10.2的了，所以我去。中寻找，找到这三个文件并下载。
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02-03 2373
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11-02 3万+
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【超详细教程】2025最新Pytorch安装教程（ PyTorch+CUDA+Anaconda+PyCharm）
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CUDA 10.2安装pytorch
collect230的博客
03-25 2644
cpu开头的是cpu版本的，可以直接跳过，我们看 cu开头的，cu102表示cuda10.2，cp38对应python3.8，按照需求下载就可以了。同理下载torchvision 和torchaudio。根据自己python版本和系统选择。2.所有torch版本。
CUDA（10.2）＋PyTorch安装加配置 详细完整教程
Ang_go的博客
01-05 5万+
CUDA安装 PyTorch安装
【cuda报错】torch.cuda.is_available()返回false解决方案
weixin_44955407的博客
06-12 1万+
-----2021.7.27更新------ 针对cp38做了适当解释，其余未作修改。
pytorch的安装（CUDA10.2+cuDNN8.3.3+torch1.10+​torchvision​0.11.1+python3.9）
Yao_Wan的博客
01-13 1万+
一、先根据电脑硬件的条件获取本身CUDA版本，据此以及表格比较得出cuDNN、torch、torchvision、python版本。 二、在NVIDIA官网下载CUDA和cuDNN，获取torch的下载链接，网页提供python3.9的下载链接 三、安装CUDA后，把cuDNN这个补丁装到CUDA里边，因为CUDA toolkit是CUDA的工具包，cuDNN是CUDA的加速器补丁；用环境为python3.9的pycharm执行官网的pip命令操作完成torch和torchvision的下载
2025 Jetson Nano极速部署yolov8或11：CUDA10.2适配PyTorch1.11+TorchVision预编译whl包
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其次，CUDA10.2版本在官方渠道难以找到与其适配的PyTorch版本，这对于需要深度学习支持的YOLO来说是一个大问题。最后，手动编译环境时会遇到各种依赖项冲突，尤其是opencv和numpy等关键库的版本不兼容问题，这会大大...
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