kernel/sys.c

kernel/sys.c 是一个操作系统内核中的系统调用实现代码文件。它包含了一些系统调用函数的实现，如文件系统的读写操作、进程管理、内存管理等。这些系统调用函数可以被用户程序调用，以便访问操作系统底层的功能和资源。sys.c 中的代码一般需要高度优化和稳定性，因为它们直接影响到整个系统的性能和稳定性。

相关问题

gpio中断函数如何不阻塞进程的去判断中断是否发生C语言demo，不使用#include <linux/module.h> #include <linux/kernel.h> #include <linux/gpio.h> #include <linux/interrupt.h>等等库

在不使用Linux内核模块的情况下，可以使用系统调用 `epoll()` 来实现非阻塞监听GPIO中断事件。具体实现步骤如下：

1. 打开GPIO设备文件，并将其设置为输入模式。

int fd = open("/sys/class/gpio/gpioX/value", O_RDONLY);

其中 `/sys/class/gpio/gpioX/value` 表示GPIO设备对应的文件路径，`X` 是GPIO的编号。

2. 创建 `epoll` 实例，并将GPIO设备文件描述符添加到 `epoll` 实例中。

int epollfd = epoll_create(1);
struct epoll_event ev;
ev.events = EPOLLPRI;
ev.data.fd = fd;
epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, fd, &ev);

其中 `ev.events = EPOLLPRI` 表示设置监听的事件为GPIO中断事件。

3. 等待GPIO中断事件的发生，并在事件发生后进行处理。

while (1) {
    struct epoll_event events[1];
    int n = epoll_wait(epollfd, events, 1, -1);
    if (n > 0 && events[0].events & EPOLLPRI) {
        // GPIO中断事件发生，进行处理
        // 读取GPIO的状态值
        char buf[2];
        lseek(fd, 0, SEEK_SET);
        read(fd, buf, 2);
        // 处理GPIO中断事件
        ...
    }
}

其中 `epoll_wait()` 函数会等待GPIO中断事件的发生，如果事件发生则返回对应的文件描述符，可以通过读取文件来获取GPIO的状态值并进行处理。

需要注意的是，在使用 `epoll()` 函数时要先将GPIO设备文件设置为阻塞模式（默认为非阻塞模式），可以通过 `fcntl()` 函数来设置。

File "/home/zhxk/.local/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 249, in entrypoint getattr(model, mode)(verbose=True, **overrides) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 207, in train self.trainer.train() File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 183, in train self._do_train(int(os.getenv("RANK", -1)), world_size) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 302, in _do_train self.loss, self.loss_items = self.criterion(preds, batch) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/train.py", line 76, in criterion return self.compute_loss(preds, batch) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/train.py", line 174, in __call__ _, target_bboxes, target_scores, fg_mask, _ = self.assigner( File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 28, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/utils/tal.py", line 97, in forward target_gt_idx, fg_mask, mask_pos = select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, self.n_max_boxes) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/utils/tal.py", line 44, in select_highest_overlaps if fg_mask.max() > 1: # one anchor is assigned to multiple gt_bboxes RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Sentry is attempting to send 2 pending error messages Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCCachingHostAllocator.cpp line=278 error=710 : device-side assert triggered

根据您提供的错误信息，这是一个与CUDA相关的错误。出现此错误通常是由于CUDA内核遇到了问题，触发了设备端断言。这可能是由于使用了不正确的参数或数据类型，或者是由于内存不足等问题引起的。

为了调试此问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确保您的CUDA版本与使用的深度学习框架兼容，并且已正确安装CUDA驱动程序和依赖项。

2. 检查您的代码和模型配置是否正确，特别是与CUDA相关的部分。确保正确设置了设备（device）和数据类型（dtype）。

3. 如果您的显卡内存不足，可以尝试减小批量大小（batch size）或模型大小，或者考虑使用更高性能的显卡。

4. 尝试将环境变量`CUDA_LAUNCH_BLOCKING`设置为1，以便在CUDA错误发生时阻塞程序并打印更详细的错误信息。

如果以上步骤都没有解决问题，您可以尝试在相关社区或论坛上提供更详细的错误信息以寻求帮助。