概述我之前写了如何在Ubuntu18下搭配一系列软件的教程，然后近期重新安装20.04版本，于是重新记录一些东西，但是众多东西之前已经有了，所以我在这里知会在一些不同的地方和新增的地方特别说明，其他的请大家看之前的博客。对xtdrone的理解在搞了这么久的ros和px4之后，我也明白了xtdrone是什么了，它本质上就是一个包含了多个例程和模型文件的仓库，以gazebo和px4、ros为基础，做出来的一些初学者可以上手即用的例子，类比一下就是这样：你想学做题（进行应用），如何已经学会了一些基础知识（就是ros等基础），但是不知道怎么做题，然后肖昆老师团队出了一本例题集，你可以看一下一些题目是怎

解决方法刚装cuda的时候没仔细看版本，默认安装了cuda12.0，然后发现pytorch并不支持12.0的版本，于是卸载重装，先贴解决办法再吐槽:解决办法是参考的Nvidia官方文档只需要两步:sudoapt-get--purgeremove"*cuda*""*cublas*""*cufft*""*cufile*""*curand*""*cusolver*""*cusparse*""*gds-tools*""*npp*""*nvjpeg*""nsight*""*nvvm*"sudoapt-getautoremove官方文档中实际上是三步:#ToremoveCUDAToolkit:sudoap

虚拟机ubuntu系统下执行bash./build-linux_RK3588.sh报错：````pythonCMakeError:CMAKE_C_COMPILERnotset,afterEnableLanguageCMakeError:CMAKE_CXX_COMPILERnotset,afterEnableLanguage--Configuringincomplete,errorsoccurred!Seealso"/home/wm/rknpu2-master/examples/rknn_yolov5_demo/build/build_linux_aarch64/CMakeFiles/CMake

报错定位到的位置是在：self.bias=self.bias.cuda()意为将把bias转到gpu上报错；网上查询了很多问题都没解决，受到这篇博客的启发；pytorch手动设置参数变量并转到cuda上_XiaoPangJix1的博客-CSDN博客原因可能是：bias是torch.nn.Parameter(),转移到cuda上失败，提示此报错；其实根本原因比较简单，就是在model定义的时候没有将model转移到cuda上，因此修改代码为如下即可：a=torch.Tensor(1,1,256,256)iftorch.cuda.is_available():a=a.cuda()EE_Block=

问题：catkin_make失败，CMakeLists.txt报错解决方法1.CMake升级   通过查阅CMake升级博客，个人觉得是这个问题概率较小，也可以找编译成功的人，通过下列命令查看版本号对比来判断是否与这有关。cmake--version2.检查CMakeLists.txt里面代码是否有空格  如果没有多余空格仍然报错，可在终端使用vim打开文件检查是否有多余的代码。ubantu安装vim的命令如下：sudoapt-getinstallvimvim打开CMakeLists.txt命令如下：vimCMakeLists.txt3. 将src下CMakeLists.txt删除,重新ini

深度学习算法训练报错调试Transformer网络，安装完timm包之后，运行程序时报错CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice，如图所示：网上对于该错误说啥的都有，因为这是第一次遇到这个错误，之前训练CNN也正常，排除显卡算力低，不支持高版本CUDA问题。看来看去，这位博主说的有道理:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice报错解决方法开始检查自己的pytorch相关包的版本，如图所示：发现问题，我原本torch版本是1.9.1，但是由于安装ti

问题描述：mobilenetv3在残差块中加入了注意力机制 用GPU进行训练时报的错解决方法1：1，不用GPU用CPU就可以CUDA设置为False,确实可以解决，但是不用GPU好像意义不大解决方法2：用仍然用GPU,看下面的的解决方案：报错的原因：21，我直接在倒残差块的前向传播内对导入的注意力模块进行了实例化然后直接调用错误范例2，错误分析：参照这个链接得到启发原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42902997/article/details/122594017这个时候就会报错，而报错的原因，就是因为torch的流程是这样的：首先将所有的模型加载，先从主干网络 开

文章目录前言1.环境配置与文件2.安装步骤2.1安装相关依赖2.2安装官方驱动2.3禁用nouveau并且关闭图形化界面（Xserver）2.4安装驱动2.5安装cuda2.6cudnn安装3.BUG处理3.1.循环登陆or无法进入Xserver3.2.显卡驱动丢失，nvidia-smi报错前言说实话，笔者毕业后已经从业多年了，但是仍然有很多开发环境配置的问题让人懵圈，好在笔者一直有写笔记的习惯，之前一直是记录在私人云，如今整理出来分享给各位，并且除了说明步骤，还会尽可能解释这么做的原因，方便读者厘清逻辑。注意：本文针对linux系统1.环境配置与文件本文所使用的环境配置为:显卡驱动：nvdi

报错分析当运行以下代码报错:#self.opt.gpu_ids=["1"]torch.cuda.set_device(self.opt.gpu_ids[0])报错信息如下:RuntimeError:CUDAerror:invaliddeviceordinalCUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall,sothestacktracebelowmightbeincorrect.FordebuggingconsiderpassingCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.报错完整截图:报错的信息告诉我们，编号“

       我们学习slam等内容时需要使用cmake，但是默认的cmake等级可能不够。例如我使用的Ubuntu16.04默认安装的cmake3.5，而安装Sophus等库时需要至少3.10的版本。       综合几篇文章的尝试，终于运行出一个可行的更新方式。       注意：不要卸载后安装，会缺失原先的链接。目录cmake更新1.cmake下载2.解压3.配置 4.编译5.安装6.软链接 7.检验版本cmake更新        查询版本可以打开终端输入：cmake--version        另外，如果中间make等步骤报错，比如显示缺少openssl啥的找找教程安装上就行。1