新建vue项目的时候，往往需要配置eslint进行代码的格式化，但使用过程中也是会遇到各种问题，就比如：Componentname“Home”shouldalwaysbemulti-word.eslintvue/multi-word-component-names其实这是eslint对命名的校验，要以多词组件名称命名，防止与现有和未来的HTML元素发生冲突。如何解决呢，如下：第一种方式>配置.eslintrc.js文件（*推荐使用）在根目录找到eslintrc.js文件，配置关闭名称的校验，在该文件中，找到rules进行配置，如下代码：//关闭名称校验'vue/multi-word-compo
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
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=
一、背景 linux使用中经常遇到磁盘空间不足，需要对磁盘进行扩容。根据自己的经验进行归纳整理，多种场景，帮助需要者和备查本文执行的命令，均在centos7环境下运行的，其他环境思路和相似，命令基本一致。分区情况说明：sda是单独的一块磁盘总大小50G，sda1、sda2是两个分区，sda2下面有三个逻辑分区centos-root、centos-home、centos-swap（df命令时可以看到的挂载点）; centos-root 对应的挂载点是 根目录centos-home对应的挂载点是/home卷组名称为centos（通过pvdisplay查看）#!/bin/bash1、添加新磁
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“
环境：1.HW悦盒ec6108v9c一套2.16GU盘3.格式化软件USB_format.exe4.固件mv100-mdmo1g-usb-flash.zip（底层是Ubuntu20.04系统）5.十字螺丝刀6.翘片/薄铲子7.有线网络环境8.镊子/回形针问题描述：最近玩智能家居，XY淘了个HW悦盒ec6108v9c，如何把它刷成海纳思系统，使用HomeAssistant海纳思系统是什么？基于linux开放源码-Ubuntu20.04，神雕大神定制打造的家用技术型服务器系统盒子耗电仅仅3瓦左右内网穿透网盘共享远程下载Docker安装个人博客网络建站socks5服务ftp上传下载webdav接口终
@[TOC]解决办法：RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggeredCUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall,sothestacktracebelowmightbeincorrect.FordebuggingconsiderpassingCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.问题：RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggeredCUDAkernelerrorsmightbeasynchronously
