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RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is Fal

今天在跑yolov7的时候遇见,模型加载问题,因为我是使用CPU来加载pt模型的,但是出现了错误;RuntimeError:AttemptingtodeserializeobjectonaCUDAdevicebuttorch.cuda.is_available()isFalse.IfyouarerunningonaCPU-onlymachine,pleaseusetorch.loadwithmap_location=torch.device('cpu')tomapyourstoragestotheCPU.模型是使用CUDA跑的,但是加载是使用CPU加载的,报错的意思就是需要是需要反序列化加载,

analyzer [ik_smart] not found for field [name]

springboot集成elasticsearch启动服务端后,访问出现如下报错:org.elasticsearch.index.mapper.MapperParsingException:analyzer[ik_smart]notfoundforfield[name] atorg.elasticsearch.index.mapper.TypeParsers.parseAnalyzersAndTermVectors(TypeParsers.java:111)~[elasticsearch-6.4.3.jar:6.4.3] atorg.elasticsearch.index.mapper.Typ

YOLO7报错:indices should be either on cpu or on the same device as the indexed tensor (cpu)

当我们的数据有部分在GPU上运行,有部分在CPU上运行时会报这个错,一般有GPU的话都会选择在GPU上面跑模型,但要注意将其他定义的对象也放在GPU上面,否则应该默认是在CPU上面。如图所示,x是从GPU中传过来的,但idx不是,idx是我们自己生成的,它默认放在CPU中,所以我们需要也把它放到GPU中,解决方法:加.to(DEVICE)其中DEVICE已定义。具体解决办法:在loss.py文件中增加下图中第一行,修改下面二三行1.device=targets.device2.from_which_layer.append((torch.ones(size=(len(b),))*i).to(t

使用 Keil uVision5 打开工程, 解决“Missing Device(s)”问题

 如果使用KeiluVision5打开工程,有两种方法解决“MissingDevice(s)”问题。第一种是方法先安装\Library\Firmware\GigaDevice.GD32F4xx_DFP.1.0.4.pack,在Project菜单中选择Manage子菜单,点击MigratetoVersion5Format...菜单,将KeiluVision4工程转为KeiluVision5工程,同时在OptionforTarget的C/C++中添加路径C:\Keil_v5\ARM\Pack\ARM\CMSIS\4.2.0\CMSIS\Include; 第二种方法是直接安装Addon,在Folde

RuntimeError:CUDA error:no kernel image is available for execution on the device报错解决(亲测)

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

BUG:RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously repo

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“

西门子PLC-S7200smart--------------章节一modbus TCP通信

文章目录西门子PLC-S7200smartmodbusTCP通信一、西门子编程软件1.西门子编程软件下载2.软件启动和新建工程二、modbusTCP协议三、modbusTCP协议实践1.新建工程并按照下图进行编程2.PLC与电脑连接设置3.modbuspoll的使用总结西门子PLC-S7200smartmodbusTCP通信提示:本篇文章主要包含以下内容:西门子编程软件下载和新建工程、modbusTCP协议、modbusTCP工程代码和modbuspoll上位机软件,下面有免费下载链接!以下是本篇文章正文内容一、西门子编程软件1.西门子编程软件下载浏览器搜索西门子,打开西门子官方网址,然后按照

android studio logcat 无日志 No connect devices

解决:去sdktools中找到googleusedriver,下载,然后重启编译器成功连接不上夜神模拟器可以去夜神对应的bin目录下,在目录框中输入cmd回车输入nox_adb.execonnect127.0.0.1:62001然后就能找到设备了,如果还找不到,可能需要去更换adb版本;2023年5月11日11:43:18补充用上面方法后续还是会发生断开的现象用这个方法也能让logcat重新跑出来1.打开夜神模拟器bin目录下cmd到命令输入黑框2.杀死adbadb.exekill-server3.启动adbadb.exestart-server4.重新连接模拟器nox_adb.execonn

【Unity 实用插件篇】 | UI适配神器 Device Simulator 移动设备模拟器 的详细使用方法

前言【Unity实用插件篇】UI适配神器DeviceSimulator移动设备模拟器的详细使用方法一、安装DeviceSimulator包二、使用DeviceSimulator模拟各种设备三、自定义设备类型信息总结🎬博客主页:https://xiaoy.blog.csdn.net🎥本文由呆呆敲代码的小Y原创,首发于CSDN🙉🎄学习专栏推荐:Unity系统学习专栏🌲游戏制作专栏推荐:游戏制作🌲Unity实战100例专栏推荐:Unity实战100例教程🏅欢迎点赞👍收藏⭐留言📝如有错误敬请指正!📆未来很长,值得我们全力奔赴更美好的生活✨------------------❤️分割线❤️-------

手机连电脑,adb调试出现error :device not found问题解决方案

一.先检查USB偏好设置是否设置成“文件传输”,如是,下一步二.usb调试未打开1.打开手机设置->关于手机->版本号,连续点击版本号,直到提示进入开发者模式2.设置里找到开发者选项,打开usb调试,出现弹框显示“允许USB调试吗,这条计算机RSA密钥指纹如下”,勾选即可,如不出现弹框,下一步三.需安装驱动程序1.电脑上计算机->管理->设备管理器,是否有黄色感叹号,如图1,有则需要按安装驱动程序2.黄色感叹号右键单击->属性->详细信息->属性,选择硬件ID,把“值”的内容复制3.打开adb驱动程序配置文件android_winusb.inf,将复制的内容粘贴修改成如图2格式4.如打开黄色感