RuntimeError: /tmp/mmcv/mmcv/ops/csrc/pytorch/cuda/sparse_indice.cu 123cuda execution failed with e

本文主要是介绍RuntimeError: /tmp/mmcv/mmcv/ops/csrc/pytorch/cuda/sparse_indice.cu 123cuda execution failed with e,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

当我安装mmdetection3D的时候,发现代码不能使用spconv,但是能跑pointpillars。原因是:spconv不能使用了,所以我们就专注于这一点。又因为他报错是不能再cuda上使用。

根据官方文档:我们pip install pip install spconv-cu102就行。【不要使用pip install spconv,因为这样还是不能使用cuda。所以要按照人家官方文档来弄,别自己瞎搞。最后弄了一晚上,还不如先仔细看看官方文档安装mmdetection3D呢!】

 

这篇关于RuntimeError: /tmp/mmcv/mmcv/ops/csrc/pytorch/cuda/sparse_indice.cu 123cuda execution failed with e的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/342455

相关文章

android java.io.IOException: open failed: ENOENT (No such file or directory)-api23+权限受权

问题描述 在安卓上,清单明明已经受权了读写文件权限,但偏偏就是创建不了目录和文件 调用mkdirs()总是返回false. <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/><uses-permission android:name="android.permission.READ_E

UserWarning: mkl-service package failed to import

安装完成anaconda,并设置了两个环境变量  之后再控制台运行python环境,输入import numpy as np,提示错误 D:\InstallFolder\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\__init__.py:143: UserWarning: mkl-service package failed to import, therefore

Python安装llama库出错“metadata-generation-failed”

Python安装llama库出错“metadata-generation-failed” 1. 安装llama库时出错2. 定位问题1. 去官网下载llama包 2.修改配置文件2.1 解压文件2.2 修改配置文件 3. 本地安装文件 1. 安装llama库时出错 2. 定位问题 根据查到的资料,发现时llama包中的execfile函数已经被下线了,需要我们手动修改代码后

Nn criterions don’t compute the gradient w.r.t. targets error「pytorch」 (debug笔记)

Nn criterions don’t compute the gradient w.r.t. targets error「pytorch」 ##一、 缘由及解决方法 把这个pytorch-ddpg|github搬到jupyter notebook上运行时,出现错误Nn criterions don’t compute the gradient w.r.t. targets error。注:我用

PyInstaller问题解决 onnxruntime-gpu 使用GPU和CUDA加速模型推理

前言 在模型推理时,需要使用GPU加速,相关的CUDA和CUDNN安装好后,通过onnxruntime-gpu实现。 直接运行python程序是正常使用GPU的,如果使用PyInstaller将.py文件打包为.exe,发现只能使用CPU推理了。 本文分析这个问题和提供解决方案,供大家参考。 问题分析——找不到ONNX Runtime GPU 动态库 首先直接运行python程序

【超级干货】2天速成PyTorch深度学习入门教程,缓解研究生焦虑

3、cnn基础 卷积神经网络 输入层 —输入图片矩阵 输入层一般是 RGB 图像或单通道的灰度图像,图片像素值在[0,255],可以用矩阵表示图片 卷积层 —特征提取 人通过特征进行图像识别,根据左图直的笔画判断X,右图曲的笔画判断圆 卷积操作 激活层 —加强特征 池化层 —压缩数据 全连接层 —进行分类 输出层 —输出分类概率 4、基于LeNet

pytorch torch.nn.functional.one_hot函数介绍

torch.nn.functional.one_hot 是 PyTorch 中用于生成独热编码(one-hot encoding)张量的函数。独热编码是一种常用的编码方式,特别适用于分类任务或对离散的类别标签进行处理。该函数将整数张量的每个元素转换为一个独热向量。 函数签名 torch.nn.functional.one_hot(tensor, num_classes=-1) 参数 t

pytorch计算网络参数量和Flops

from torchsummary import summarysummary(net, input_size=(3, 256, 256), batch_size=-1) 输出的参数是除以一百万(/1000000)M, from fvcore.nn import FlopCountAnalysisinputs = torch.randn(1, 3, 256, 256).cuda()fl

Typora配置PicGo时,提示Failed to fetch

Typora配置PicGo时,提示Failed to fetch 两者配置的端口不一致造成的 打开Typora,选择文件-偏好设置-图像-验证图片上传选项,点击验证图片上传选项 会提示错误:Failed to fetch,此时可以发现typora中设置的上传端口为36677 打开PigGo,选择PicGo设置-设置server,会发现监听端口为36678 修改监听接口为366

Tomcat启动报错:transport error 202: bind failed: Address already in use

Tomcat启动报错:transport error 202: bind failed: Address already in use 了,上网查找了下面这篇文章。也是一种解决办法。 下文来自:http://blog.csdn.net/sam031503/article/details/7037033 tomcat 启动日志报出以下错误:  ERROR: transport err