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【CUDA driver initialization failed, you might not have a CUDA gpu】pytorch 解决方案

文章目录问题描述问题原因解决方案参考问题描述在coding的时候我们经常在指定device的时候用这么一句代码:device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'但是有时候我们会发现device确实是放在了cpu上面,所以为了明确出错的原因,我们在shell里先import了torch,再执行torch.cuda.is_available(),发现在返回False结果之前给出了错误原因,其中部分内容就是我们在标题中写的。问题原因这种情况一般来说有两种原因gpu的计算能力过差pytorch慢慢已经不支持cc(computecapability)小于

rabbitmq连接特别慢 一直连接超时 An unexpected connection driver error occured

连接linux上的rabbitmq时,特别慢一直出现Anunexpectedconnectiondrivererroroccured或者连接超时等异常。如下:造成这个问题的原因大概有三种:一、配置文件rabbitmq端口号错误,端口后应该写成5672 二、权限问题,登录rabbitmq,查看用户权限。如下:像这个shop一样就可以了,如果Canaccessvirtualhosts是黄色的,那说明你没有配置用户权限三、如果以上都没有问题,但是还报最上面的错误。那么就修改linux中的hosts文件将本机的ip和主机名添加到文件内重启解决。重启后你会发现rabbitmq管理页面加载也变快了,然后程

hive on spark 时,executor和driver的内存设置,yarn的资源设置

hiveonspark时,executor和driver的内存设置,yarn的资源设置。在使用HiveonSpark时,需要进行以下三个方面的内存和资源设置:Executor的内存设置在使用HiveonSpark时,需要根据数据量和任务复杂度等因素,合理地设置每个Executor的内存大小。通常情况下,每个Executor需要留一部分内存给操作系统和其他进程使用,同时为了避免过度调度,每个Executor的内存大小不应过小。一般而言,每个Executor的内存大小需要在4GB到8GB之间。可以通过设置以下参数来设置每个Executor的内存大小: spark.executor.memoryD

selenium自动化测试中,避免频繁更新浏览器driver的解决方案:webdriver-manager

        大家在本地进行web自动化脚本调试时候是不是会遇到driver的版本和浏览器不一致导致用例无法执行的问题,是否需要过下载driver需要百度的问题,下载了driver后不能开启浏览器自动更新的问题。现在有一种解决方案可以很好的帮助大家解决上述问题。    webdriver-manager是selenium官方推荐的一个管理浏览器驱动的第三方包。用这个包有什么好处呢?原来安装驱动执行自动化代码的骤:1.百度找到对应的Chromedriver,下载解压2. 覆盖添加到Chromedriver的目录3.如果是mac还要为新下载的Chromedriver授权4.最后修改代码路径fro

【已解决】NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver 的报错

问题描述基于ubuntu16.04,本人在更换一次系统下载源后,误操作进行了内核升级。执行以下查看cuda命令:nvidia-smi出现如下提示:NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.打开系统进行训练,发现tensorflow-GPU还可以正常使用,说明我的GPU驱动还完好,不用重新进行驱动安装,CUDA没有问题。这说明是nvidia的查看指令出现了问题。问题原因ubuntu的内核版本升级后

【已解决】NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver 的报错

问题描述基于ubuntu16.04,本人在更换一次系统下载源后,误操作进行了内核升级。执行以下查看cuda命令:nvidia-smi出现如下提示:NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.打开系统进行训练,发现tensorflow-GPU还可以正常使用,说明我的GPU驱动还完好,不用重新进行驱动安装,CUDA没有问题。这说明是nvidia的查看指令出现了问题。问题原因ubuntu的内核版本升级后

flutter - 试图在 flutter driver 中获取多个元素(QA 环境)

我已经成功地使用commonfinders在flutterdriver中获取单个元素,但是当涉及到可能具有相同类型的多个元素时,它总是会抛出错误。我知道这是设计使然。如果有人可以建议一种获取多个元素并将它们存储在数组/列表中的方法,我将不胜感激,这样我就可以通过它们的索引访问它们。类似的功能是,在selenium中,它允许您对多个元素使用findElements(...)而findElement(...)允许您搜索单个元素。 最佳答案 这是根据类型获取第一个元素的方法find.descendant(of:find.byValueKe

flutter - 试图在 flutter driver 中获取多个元素(QA 环境)

我已经成功地使用commonfinders在flutterdriver中获取单个元素,但是当涉及到可能具有相同类型的多个元素时,它总是会抛出错误。我知道这是设计使然。如果有人可以建议一种获取多个元素并将它们存储在数组/列表中的方法,我将不胜感激,这样我就可以通过它们的索引访问它们。类似的功能是,在selenium中,它允许您对多个元素使用findElements(...)而findElement(...)允许您搜索单个元素。 最佳答案 这是根据类型获取第一个元素的方法find.descendant(of:find.byValueKe

docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]问题解决

问题出现我们知道,想要在docker19及之后的版本中使用nvidiagpu已经不需要单独安装nvidia-docker了,这已经被集成到了docker中。相必大家也知道,要使用宿主机的GPU,需要在dockerrun的时候添加--gpus[xxx]参数。但是,在我们刚刚安装好docker并构建好镜像之后,直接这样运行是有问题的,即:dockerrun-it--gpusallimage_name:tag_name会出现如题报错:docker:Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriver“”withcapabilities:[[gpu]].

qt - 如何使用 Windows/MinGW 平台为带有 SQLCipher 扩展的 SQLite-DB 构建 Qt-SQL-driver-plugin 'QSQLCIPHER'?

这通常不是在哪里可以找到分步指南的问题,而是指南本身的问题。我写这篇文章的目的是给其他人一个提示,他们在编译驱动程序插件时遇到了和我最近一样的问题。如何使用Windows/MinGW平台使用SQLCipher-extension为SQLite-DB构建Qt-SQL-driver-plugin'QSQLCIPHER'? 最佳答案 如何使用Windows/MinGW平台为带有SQLCipher扩展的SQLite-DB构建Qt-SQL-driver-plugin'QSQLCIPHER':适用于Windows/MinGW的Qt5.4.0下载