arch64-linux-gnu/bin/ld: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjsoncpp.so: error adding symbols: file in wrong format

时间: 2024-01-25 10:02:59 浏览: 45
根据提供的引用内容,你遇到的错误是由于文件格式不正确导致的。具体来说,你的编译器在链接时无法正确添加符号到目标文件中。这个错误通常发生在使用交叉编译工具时,因为编译器正在尝试将不同架构的目标文件链接在一起。 要解决这个问题,你可以尝试以下方法: 1. 确保你使用的是正确的交叉编译工具链。在你的引用中,你使用的是aarch64-linux-gnu-gcc作为交叉编译工具。确保你已经正确安装了这个工具链,并且路径设置正确。 2. 检查你的库文件是否与你的交叉编译工具链匹配。根据你的错误信息,看起来你的编译器在链接时找不到/lib/x86_64-linux-gnu/libjsoncpp.so这个库文件。这个库文件是针对x86_64架构的,而你正在使用的是aarch64-linux-gnu-gcc进行arm架构的交叉编译。确保你使用的是针对arm架构的库文件。 3. 如果你没有找到适用于arm架构的库文件,你可以尝试手动编译这个库。根据你的引用,你可以克隆openssl的源代码并进行编译。你可以尝试类似的方法来编译jsoncpp库,确保使用正确的交叉编译工具链和选项。 4. 如果以上方法都没有解决问题,你可以尝试在编译时指定正确的库路径和链接选项。例如,你可以使用-L选项指定正确的库路径,-l选项指定正确的库名称。 希望以上方法能够帮助你解决问题!
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ImportError: ./lib/nms/cpu_nms.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: PyFPE_jbuf

根据引用和引用中的信息,ImportError: ./lib/nms/cpu_nms.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: PyFPE_jbuf是由于缺少符号PyFPE_jbuf引起的。解决办法是在导入cpu_nms之前先导入torch,即先执行import torch,然后再执行import cpu_nms。 根据引用的信息,Python3.8在导入sqlite3时报错ImportError: No module named '_sqlite3'。这可能是由于缺少_sqlite3模块引起的。解决办法是安装Python的sqlite3模块。您可以尝试执行以下命令来安装sqlite3模块:pip install pysqlite3。 关于您提到的GPU架构不匹配的问题,根据引用的信息,您的工作站的GPU是GeForce RTX 2080 Ti,而Docker内的GPU是Tesla V100-SXM2-32GB。由于两者的架构不同(Turing和Volta),在安装MMCV时需要使用适当的架构参数。您可以尝试使用TORCH_CUDA_ARCH_LIST=7.0 pip install mmcv-full命令来安装适用于您的GPU架构的MMCV。 综上所述,对于ImportError: ./lib/nms/cpu_nms.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: PyFPE_jbuf的错误,您可以先导入torch再导入cpu_nms解决。对于ImportError: No module named '_sqlite3'的错误,您可以尝试安装pysqlite3模块来解决。对于GPU架构不匹配的问题,您可以使用适当的架构参数来安装MMCV。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

'/lib/ld-linux-aarch64.so.1': No such file or directory

这个错误提示表示在当前的 Linux 系统中缺少名为 `ld-linux-aarch64.so.1` 的共享库文件。这个库文件是 Linux 系统的一个重要组成部分,缺少它可能会导致许多命令和应用程序无法正常工作。 解决这个问题的方法是安装对应的库文件。具体的步骤因系统而异,请根据你的系统类型和版本选择以下方法: 1. Debian/Ubuntu 系统 在终端中执行以下命令: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install libc6:arm64 ``` 2. CentOS/RHEL 系统 在终端中执行以下命令: ``` sudo yum update sudo yum install glibc-2.17-307.el7.1.aarch64 ``` 3. Arch 系统 在终端中执行以下命令: ``` sudo pacman -S glibc ``` 安装完成后,再次执行原来的命令即可。如果问题仍然存在,请检查是否已经安装了所需的库文件,并且库文件路径是否正确。

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CMake Warning: Ignoring extra path from command line: "../openMVS" -- Detected version of GNU GCC: 94 (904) Compiling with C++17 CMake Error at /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:751 (message): Compiling the CUDA compiler identification source file "CMakeCUDACompilerId.cu" failed. Compiler: /usr/bin/nvcc Build flags: Id flags: --keep;--keep-dir;tmp -v The output was: 255 #$ _SPACE_= #$ _CUDART_=cudart #$ _HERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _THERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _TARGET_SIZE_= #$ _TARGET_DIR_= #$ _TARGET_SIZE_=64 #$ NVVMIR_LIBRARY_DIR=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice #$ PATH=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin:/usr/local/cuda-11.8/bin:/home/xujx/anaconda3/bin:/home/xujx/anaconda3/condabin:/home/xujx/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin #$ LIBRARIES= -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/stubs -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu #$ rm tmp/a_dlink.reg.c #$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ -D__CUDACC_VER_MAJOR__=10 -D__CUDACC_VER_MINOR__=1 -D__CUDACC_VER_BUILD__=243 -include "cuda_runtime.h" -m64 "CMakeCUDACompilerId.cu" > "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" #$ cicc --c++14 --gnu_version=90400 --allow_managed -arch compute_30 -m64 -ftz=0 -prec_div=1 -prec_sqrt=1 -fmad=1 --include_file_name "CMakeCUDACompilerId.fatbin.c" -tused -nvvmir-library "/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice/libdevice.10.bc" --gen_module_id_file --module_id_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.module_id" --orig_src_file_name "CMakeCUDACompilerId.cu" --gen_c_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.c" --stub_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.stub.c" --gen_device_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.gpu" "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" #$ ptxas -arch=sm_30 -m64 "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.sm_30.cubin" ptxas fatal : Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name' # --error 0xff -- Call Stack (most recent call first): /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:8 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID_BUILD) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:53 (__determine_compiler_id_test) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCUDACompiler.cmake:307 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID) CMakeLists.txt:109 (ENABLE_LANGUAGE)是什么问题

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