error: multiple definition of `m_RTData'

这个错误通常是因为在多个源文件中都定义了同一个变量。解决方法是确保只有一个源文件定义该变量，其他源文件需要使用该变量时，需要在其前面加上关键字`extern`来表示该变量在另一个源文件中已经定义过了。

比如，如果你在多个源文件中都需要使用变量`m_RTData`，那么你可以在其中一个源文件中定义该变量，如下所示：

// file1.cpp
int m_RTData; // 定义变量

// otherfile.cpp
extern int m_RTData; // 在其他文件中使用时需要加上 extern 关键字

void someFunction() {
  // 使用 m_RTData 变量
}

这样就避免了多个源文件中都定义同一个变量的问题。

相关问题

error: multiple definition of

这个错误通常是由于在程序中定义了多个相同的变量或函数引起的。这可能是因为在不同的文件中都定义了相同的变量或函数，或者在同一个文件中多次定义了相同的变量或函数。解决方法是删除重复定义的变量或函数，或者将它们放在不同的文件中，然后在需要使用它们的文件中引用它们。

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

引用中提到了一个讨论，其中提到了关于`RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR`的问题。引用中的博客提到了一种解决方法，即将`torch.backends.cudnn.enabled`设置为`False`。引用中的目录显示了作者在解决这个问题上经历了一系列曲折的过程。综合这些信息，可以得出以下答案:

`RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR`是一个常见的错误，通常与深度学习框架PyTorch和cuDNN库有关。这个错误可能由多种原因引起，例如GPU驱动问题、版本不匹配或其他配置问题。为了解决这个问题，可以尝试将`torch.backends.cudnn.enabled`设置为`False`，这将禁用cuDNN加速，但可能会影响模型的性能。此外，还可以尝试更新GPU驱动程序、重新安装PyTorch或检查其他配置问题。需要注意的是，由于这个问题的复杂性和个体差异，可能需要进行多次尝试和调试才能找到最适合的解决方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR](https://blog.csdn.net/flashlau/article/details/120724131)[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* *3* [【pytorch】cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR终终终终于解决了！](https://blog.csdn.net/zylooooooooong/article/details/115585582)[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 ]