pi怎麼開啟rc.local ROOT權限

时间: 2023-09-26 20:10:15 浏览: 38
要在树莓派上以ROOT权限开启rc.local,可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开终端,以pi用户登录到树莓派。 2. 执行以下命令以编辑rc.local文件: ``` sudo nano /etc/rc.local ``` 3. 在文件的exit 0行之前添加你需要执行的命令。确保命令的语法正确,并且使用完整的路径。 4. 按下Ctrl + X,然后按Y键保存文件并退出nano编辑器。 5. 执行以下命令以重新加载rc.local服务: ``` sudo systemctl daemon-reload ``` 6. 执行以下命令以重启rc.local服务: ``` sudo systemctl restart rc-local.service ``` 7. 检查rc.local服务的运行状态,确保没有错误: ``` sudo systemctl status rc-local ``` 请注意,以上步骤是在pi用户下进行的安装和配置。如果你需要以ROOT权限运行rc.local,并且在root用户下找不到Django包,你可以在树莓派重启后,切换到root用户,并执行以下命令以安装Django包: ``` sudo su root pip3 install django ``` 这样,你就可以在root用户下使用Django包了。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [rc.local开机自启Django项目失败(树莓派4B-Debian系统)](https://blog.csdn.net/weixin_46084533/article/details/125336939)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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>> %Run first2.py Traceback (most recent call last): File "/home/pi/Desktop/first2.py", line 74, in <module> model.load_state_dict(torch.load(r"/home/pi/Desktop/epoch50.pkl"))#模型位置 File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 592, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 851, in _load result = unpickler.load() File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 843, in persistent_load load_tensor(data_type, size, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 832, in load_tensor loaded_storages[key] = restore_location(storage, location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

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