python C:\Anaconda3\envs\python torch1.10 C:\Anaconda3\envs\torch1.10 root * C:\Anaconda3 这三个编译器为什么只有root可以找到内核,别的都无法打开内核

时间: 2024-04-22 21:25:45 浏览: 66
这个问题涉及到环境变量的设置。在Windows系统中,每个编译器或软件都有自己的安装路径。为了能够在命令行或终端中直接调用编译器或软件,需要将其所在路径添加到系统的环境变量中。 root编译器能够找到内核是因为它的安装路径已经添加到了系统的环境变量中。而其他两个编译器无法找到内核,可能是因为它们的安装路径没有被添加到系统的环境变量中。 要解决这个问题,你可以手动将这两个编译器的安装路径添加到系统的环境变量中。具体的步骤如下: 1. 打开控制面板,并进入"系统和安全" -> "系统" -> "高级系统设置"。 2. 在弹出的窗口中,点击"环境变量"按钮。 3. 在"系统变量"部分,找到名为"Path"的变量,并点击"编辑"按钮。 4. 在编辑窗口中,点击"新建"按钮,并输入第一个编译器的安装路径(例如C:\Anaconda3\envs\python)。 5. 点击"确定"保存修改,并重复步骤4和5,将第二个编译器的安装路径(例如C:\Anaconda3\envs\torch1.10)添加到环境变量中。 6. 关闭所有窗口,并重新启动命令行或终端。 现在,这两个编译器应该能够找到内核并正常运行了。请注意,如果你有多个Python环境,确保将需要使用的编译器的安装路径添加到环境变量中。
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根据你提供的信息,这是一个 Python 的错误信息,可能是在运行一个使用 PyTorch 的神经网络模块时遇到的错误。错误信息的最后一行被截断了,所以无法确定具体的错误原因。但一般情况下,这种错误可能是由于 PyTorch 没有正确安装或版本不兼容导致的。建议检查你的 PyTorch 安装是否正确,并确保使用的 PyTorch 版本与你的代码兼容。你也可以尝试更新 PyTorch 或重新安装 PyTorch。如果问题仍然存在,请提供完整的错误信息,以便更好地帮助你解决问题。

ImportError: /root/anaconda3/envs/torch/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/core_avx.so: undefined symbol: _dl_sym, version GLIBC_PRIVATE

这个错误通常发生在使用 PaddlePaddle 框架时,可能是由于 GLIBC 版本不兼容导致的。GLIBC 是 Linux 系统中的 C 库,不同的发行版和版本可能有不同的 GLIBC 版本。 为了解决这个问题,你可以尝试以下几种方法: 1. 更新 GLIBC 版本:尝试更新你的系统 GLIBC 版本,可以通过升级操作系统或者手动安装较新版本的 GLIBC 来解决。请注意,更新 GLIBC 可能会对系统造成其他影响,所以请谨慎操作。 2. 使用兼容的 PaddlePaddle 版本:如果你在使用 PaddlePaddle 的过程中遇到了这个问题,可以尝试使用与你的系统兼容的 PaddlePaddle 版本。在 PaddlePaddle 的官方文档中可以找到各个版本的要求和兼容性信息。 3. 使用 Docker 或虚拟环境:如果你不想或者不能更改系统的 GLIBC 版本,可以考虑使用 Docker 或虚拟环境来创建一个独立的环境,在其中安装和运行 PaddlePaddle。这样可以避免与系统的 GLIBC 版本冲突。 希望以上方法能够帮助你解决问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
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D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py", line 18, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__.py", line 13, in <module> from .writer import FileWriter, SummaryWriter # noqa: F401 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 9, in <module> from tensorboard.compat.proto.event_pb2 import SessionLog File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\event_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import summary_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_summary__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\summary_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import resource_handle_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_resource__handle__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\resource_handle_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_shape_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__shape__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_shape_pb2.py", line 36, in <module> _descriptor.FieldDescriptor( File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/gym/core.py:27: UserWarning: WARN: Gym minimally supports python 3.6 as the python foundation not longer supports the version, please update your version to 3.7+ "Gym minimally supports python 3.6 as the python foundation not longer supports the version, please update your version to 3.7+" Traceback (most recent call last): File "run_re2.py", line 81, in <module> parameters = Parameters(parser) # Inject the cla arguments in the parameters object File "/home/zhangmengjie/PID/Python/ERL-Re2-main/parameters.py", line 117, in __init__ self.wandb = wandb.init(project="TSR",name=self.name) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 1173, in init raise e File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 1150, in init wi.setup(kwargs) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 172, in setup self._wl = wandb_setup.setup(settings=setup_settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 327, in setup ret = _setup(settings=settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 320, in _setup wl = _WandbSetup(settings=settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 303, in __init__ _WandbSetup._instance = _WandbSetup__WandbSetup(settings=settings, pid=pid) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 108, in __init__ self._settings = self._settings_setup(settings, self._early_logger) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 128, in _settings_setup s._apply_env_vars(self._environ, _logger=early_logger) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 1597, in _apply_env_vars self.update(env, source=Source.ENV) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 1453, in update self.__dict__[key].update(settings.pop(key), source=source) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 425, in update self._value = self._validate(self._preprocess(value)) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 386, in _validate if not v(value): File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 898, in _validate_mode raise UsageError(f"Settings field mode: {value!r} not in {choices}") wandb.errors.UsageError: Settings field mode: '' not in {'online', 'run', 'dryrun', 'disabled', 'offline'}

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩