Tried to lock out/.lock, but timed out polling every 1s until 10s . Make sure no other Soong process is using it
时间: 2024-04-21 19:27:01 浏览: 11
这个问题看起来像是一个错误消息,可能是在运行某个 Soong 进程时出现的。这个错误消息的意思是说,尝试锁定 .lock 文件,但是在轮询它时超时了,可能是因为其他 Soong 进程正在使用它。要解决这个问题,需要确认是否有其他进程正在运行,并尝试等待一段时间再重新运行该进程。如果问题仍然存在,可以尝试删除 .lock 文件并重新运行进程。
相关问题
ImportError: Tried to import 'plotly' but failed. Please make sure that the package is installed correctly to use this feature. Actual error: No module named 'plotly'.
这个错误提示是因为你的Python环境中没有安装plotly包。你可以通过以下命令来安装该包:
```
pip install plotly
```
如果你使用的是conda环境,可以使用以下命令安装:
```
conda install -c plotly plotly
```
安装完成后,你就可以在你的代码中导入plotly包并使用它了。
CUDA out of memory. Tried to allocate 102.00 MiB
当你在使用PyTorch运行模型时出现"RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 102.00 MiB"的错误时,这表示你的GPU显存不足以分配所需的内存。
解决这个问题的方法有几种:
1. 将batch_size减小。减小每个batch的大小可以减少内存消耗。你可以尝试减小batch_size来看看是否能够解决问题。
2. 使用item()属性来获取torch变量的标量值。在取torch变量的标量值时,使用item()属性可以释放占用的内存。
3. 在测试阶段添加pin_memory=True选项。pin_memory是锁页内存,通过设置pin_memory=True可以加快将内存中的Tensor数据转移到GPU显存的速度。
你可以尝试以上方法来解决该错误。如果问题依然存在,可能需要考虑更换具有更大显存的GPU。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [解决方法:RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB](https://blog.csdn.net/qq_44504069/article/details/130615637)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory.](https://download.csdn.net/download/weixin_38552305/14884908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]