http://elinux.org/Android_Memory_Usage

最新推荐文章于 2023-05-05 15:56:18 发布

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#Android

本文讨论了Android平台上应用程序的内存使用情况，并深入分析了GestureListener对手势识别过程中内存的影响。通过研究可以更好地理解如何优化Android应用的性能。

http://elinux.org/Android_Memory_Usage

OnGestureListener
http://topic.youkuaiyun.com/u/20101229/10/9bd48452-08a4-4e82-b92c-2c6fd7c95756.html?10073

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07-16

<think>我们正在处理一个在ARM64架构（如Jetson设备）上安装PyTorch时遇到的问题。用户尝试在conda环境（名为yolo5）中导入torch时遇到了错误： `OSError: libcublasLt.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory` 这个错误表明PyTorch在运行时找不到CUDA相关的库文件。具体来说，缺少的是`libcublasLt.so.10`，这是CUDA 10版本中的一个库文件。可能的原因和解决方案如下： 1. **CUDA版本不匹配**：PyTorch版本可能要求CUDA 10.x，但系统中安装的CUDA版本可能不同（例如，可能是11.x或12.x）。在Jetson设备上，通常使用JetPack SDK，它包含特定版本的CUDA。需要检查当前JetPack版本（即CUDA版本）是否与PyTorch要求的版本匹配。 2. **未正确安装CUDA**：虽然JetPack会安装CUDA，但有时环境变量可能没有正确设置，或者安装不完整。 3. **PyTorch安装问题**：可能安装的PyTorch版本不是为ARM64架构预编译的，或者不是为当前CUDA版本编译的。针对Jetson设备（ARM64），通常需要安装NVIDIA官方提供的PyTorch wheel，而不是通过pip或conda直接安装（因为官方的PyTorch通常只提供x86架构的预编译包）。 **解决步骤：** 1. **确认CUDA版本**：在终端运行`nvcc --version`或`cat /usr/local/cuda/version.txt`来检查CUDA版本。在Jetson设备上，CUDA通常安装在`/usr/local/cuda`。 2. **根据CUDA版本安装对应的PyTorch**：NVIDIA为Jetson提供了预编译的PyTorch。可以在[NVIDIA的开发者论坛](https://forums.developer.nvidia.com/)或[PyTorch for Jetson](https://elinux.org/Jetson_Zoo#PyTorch_.28Caffe2.29)找到合适的版本。例如，对于JetPack 4.4（CUDA 10.2），可以安装： ``` wget https://nvidia.box.com/shared/static/ssf2v7pf5i245fk4i0q926hy4imzs2ph.whl -O torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev pip3 install Cython pip3 install numpy torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` 注意：这里需要根据实际的Python版本和CUDA版本调整。 3. **设置环境变量**：确保CUDA的库路径在`LD_LIBRARY_PATH`中。通常，在Jetson设备上，CUDA库位于`/usr/local/cuda/lib64`，可以添加： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 可以将这行添加到`~/.bashrc`中。 4. **检查是否安装了正确的PyTorch版本**：如果已经安装了不匹配的PyTorch，需要先卸载： ```bash pip uninstall torch ``` 然后重新安装正确的wheel。根据用户提供的错误信息，错误是`libcublasLt.so.10`缺失，这通常意味着PyTorch需要CUDA 10.x，但系统可能安装的是其他版本。因此，需要检查CUDA版本并安装匹配的PyTorch。 **针对用户的具体情况：** 用户已经安装了libhwloc和libopenmpi，这些是必要的依赖，但问题在于CUDA库的缺失或不匹配。因此，建议用户： 1. 检查CUDA版本。 2. 根据CUDA版本安装对应的PyTorch预编译包（从NVIDIA官方提供的链接下载）。 3. 设置环境变量。如果用户使用的是JetPack 4.x（CUDA 10.2），那么安装PyTorch 1.7或1.8的预编译包可能是合适的。如果使用的是JetPack 5.x（CUDA 11.4），则需要安装支持CUDA 11的PyTorch版本（如PyTorch 1.12以上）。 **注意：** 在Jetson设备上，由于ARM架构，不能使用pip直接安装`torch`（除非有预编译的wheel），所以必须使用NVIDIA提供的wheel。现在，根据要求，在回答末尾提出3-5个相关问题。</think>根据错误信息`OSError: libcublasLt.so.10: cannot open shared object file`，问题核心是**PyTorch运行时缺少CUDA 10的依赖库**。这通常发生在以下情况： 1. **CUDA版本不匹配**：安装的PyTorch版本需要CUDA 10.x，但系统中未安装或未正确配置CUDA 10。 2. **ARM架构限制**：Jetson设备（ARM64）需使用NVIDIA官方编译的PyTorch版本，直接通过`pip`安装的x86版本不兼容。 ### 解决方案 #### ✅ 步骤1：确认CUDA版本 ```bash nvcc --version # 或 cat /usr/local/cuda/version.txt ``` - 若输出为**CUDA ≥11.0**（如JetPack 4.6+），需安装匹配的PyTorch版本 - 若输出为**CUDA 10.2**（JetPack 4.4-4.5），需补充安装缺失库 #### ✅ 步骤2：安装正确版本的PyTorch（ARM64专用）根据CUDA版本选择： 1. **CUDA 10.2环境**（JetPack 4.4-4.5）： ```bash wget https://nvidia.box.com/shared/static/wa34qwrwtk9njtyarwt5nvo6imenfy26.whl -O torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl pip3 install torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` 2. **CUDA 11.x环境**（JetPack 5.x）： ```bash pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118 ``` #### ✅ 步骤3：验证安装 ```python python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())" ``` 应输出版本号及`True`。 ### 关键注意事项 1. 必须从[NVIDIA官方ARM仓库](https://elinux.org/Jetson_Zoo#PyTorch)下载PyTorch 2. 避免使用`conda install pytorch`（不兼容ARM） 3. 若仍报错，尝试添加库路径： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ```