“tmpxft_000061d4_00000000-7_cutlassB_f32_aligned_k65536_dropout.cudafe1.cpp [4835/7459] Building CXX object caffe2\CMakeFiles\torch_cuda.dir\__\torch\csrc\jit\tensorexpr\cuda_codegen.cpp.obj E:\PyTorch_Build\pytorch\torch/csrc/jit/tensorexpr/ir.h(395): warning C4805: “==”: 在操作中将类型“c10::impl::ScalarTypeToCPPType<c10::ScalarType::Bool>::type”与类型“T”混合不安全 with [ T=int ] E:\PyTorch_Build\pytorch\torch/csrc/jit/tensorexpr/ir.h(395): note: 模板实例化上下文(最早的实例化上下文)为 E:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc\jit\tensorexpr\cuda_codegen.cpp(147): note: 查看对正在编译的函数 模板 实例化“bool torch::jit::tensorexpr::immediateEquals<int>(const torch::jit::tensorexpr::ExprPtr &,T)”的引用 with [ T=int ] [4844/7459] Building CUDA object caffe2\CMakeFiles\torch_c...aten\src\ATen\native\quantized\cuda\FakeQuantizeCore.cu.ob FakeQuantizeCore.cu tmpxft_000011c8_00000000-7_FakeQuantizeCore.cudafe1.cpp [4850/7459] Building CUDA object caffe2\CMakeFiles\torch_c...aten\src\ATen\native\sparse\cuda\SparseCsrTensorMath.cu.ob SparseCsrTensorMath.cu tmpxft_00000e1c_00000000-7_SparseCsrTensorMath.cudafe1.cpp [4854/7459] Building CXX object caffe2\torch\CMakeFiles\torch_python.dir\csrc\StorageMethods.cpp.obj FAILED: [code=2] caffe2/torch/CMakeFiles/torch_python.dir/csrc/StorageMethods.cpp.obj C:\PROGRA~2\MICROS~2\2022\BUILDT~1\VC\Tools\MSVC\1444~1.352\bin\Hostx64\x64\cl.exe /nologo /TP -DAT_PER_OPERATOR_HEADERS -DBUILDING_TESTS -DEXPORT_AOTI_FUNCTIONS -DFMT_HEADER_ONLY=1 -DMINIZ_DISABLE_ZIP_READER_CRC32_CHECKS -DNOMINMAX -DONNXIFI_ENABLE_EXT=1 -DONNX_ML=1 -DONNX_NAMESPACE=onnx_torch -DPy_NO_LINK_LIB -DTHP_BUILD_MAIN_LIB -DTORCH_CUDA_USE_NVTX3 -DUSE_CUDA -DUSE_EXTERNAL_MZCRC -DUSE_ITT -DUSE_MIMALLOC -DUSE_NUMPY -DWIN32_LEAN_AND_MEAN -D_CRT_SECURE_NO_DEPRECATE=1 -D_UCRT_LEGACY_INFINITY -Dtorch_python_EXPORTS -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build\aten\src -IE:\PyTorch_Build\pytorch\aten\src -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build -IE:\PyTorch_Build\pytorch -IE:\PyTorch_Build\pytorch\nlohmann -IE:\PyTorch_Build\pytorch\moodycamel -IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\mimalloc\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\.. -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\aten\src -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\aten\src\TH -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build\caffe2\aten\src -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build\third_party -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build\third_party\onnx -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\valgrind-headers -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\gloo -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\onnx -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\flatbuffers\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\kineto\libkineto\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\cpp-httplib -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\nlohmann\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc\api\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\lib -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\standalone -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\lib\libshm_windows -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc\api -IE:\PyTorch_Build\pytorch\c10\.. -IE:\PyTorch_Build\pytorch\c10\cuda\..\.. -IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\fmt\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\onnx -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\googletest\googlemock\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\googletest\googletest\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\protobuf\src -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\XNNPACK\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\ittapi\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\eigen -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\ideep\mkl-dnn\include\oneapi\dnnl -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\ideep\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\INTERFACE -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\nlohmann\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\concurrentqueue -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages\numpy\_core\include -external:IE:\Python310\Include -external:I"E:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v13.0\include" -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\pybind11\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\opentelemetry-cpp\api\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\cpp-httplib -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\NVTX\c\include -external:W0 /DWIN32 /D_WINDOWS /EHsc /Zc:__cplusplus /bigobj /FS /utf-8 -DUSE_PTHREADPOOL -DNDEBUG -DUSE_KINETO -DLIBKINETO_NOROCTRACER -DLIBKINETO_NOXPUPTI=ON -DUSE_XNNPACK -DSYMBOLICATE_MOBILE_DEBUG_HANDLE /wd4624 /wd4068 /wd4067 /wd4267 /wd4661 /wd4717 /wd4244 /wd4804 /wd4273 -DHAVE_AVX512_CPU_DEFINITION -DHAVE_AVX2_CPU_DEFINITION /Zc:preprocessor /Zc:preprocessor /Zc:preprocessor /O2 /Ob2 /DNDEBUG /bigobj -DNDEBUG -std:c++17 -MD /permissive- /EHsc /bigobj -O2 /utf-8 /showIncludes /Focaffe2\torch\CMakeFiles\torch_python.dir\csrc\StorageMethods.cpp.obj /Fdcaffe2\torch\CMakeFiles\torch_python.dir\ /FS -c E:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc\StorageMethods.cpp E:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc\StorageMethods.cpp(9): fatal error C1083: 无法打开包括文件: “libshm.h”: No such file or directory [4855/7459] Building CXX object caffe2\torch\CMakeFiles\torch_python.dir\csrc\Storage.cpp.obj FAILED: [code=2] caffe2/torch/CMakeFiles/torch_python.dir/csrc/Storage.cpp.obj C:\PROGRA~2\MICROS~2\2022\BUILDT~1\VC\Tools\MSVC\1444~1.352\bin\Hostx64\x64\cl.exe /nologo /TP -DAT_PER_OPERATOR_HEADERS -DBUILDING_TESTS -DEXPORT_AOTI_FUNCTIONS -DFMT_HEADER_ONLY=1 -DMINIZ_DISABLE_ZIP_READER_CRC32_CHECKS -DNOMINMAX -DONNXIFI_ENABLE_EXT=1 -DONNX_ML=1 -DONNX_NAMESPACE=onnx_torch -DPy_NO_LINK_LIB -DTHP_BUILD_MAIN_LIB -DTORCH_CUDA_USE_NVTX3 -DUSE_CUDA -DUSE_EXTERNAL_MZCRC -DUSE_ITT -DUSE_MIMALLOC -DUSE_NUMPY -DWIN32_LEAN_AND_MEAN -D_CRT_SECURE_NO_DEPRECATE=1 -D_UCRT_LEGACY_INFINITY -Dtorch_python_EXPORTS -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build\aten\src -IE:\PyTorch_Build\pytorch\aten\src -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build -IE:\PyTorch_Build\pytorch -IE:\PyTorch_Build\pytorch\nlohmann -IE:\PyTorch_Build\pytorch\moodycamel -IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\mimalloc\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\.. -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\aten\src -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\aten\src\TH -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build\caffe2\aten\src -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build\third_party -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build\third_party\onnx -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\valgrind-headers -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\gloo -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\onnx -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\flatbuffers\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\kineto\libkineto\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\cpp-httplib -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\nlohmann\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc\api\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\lib -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\standalone -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\lib\libshm_windows -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc\api -IE:\PyTorch_Build\pytorch\c10\.. -IE:\PyTorch_Build\pytorch\c10\cuda\..\.. -IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\fmt\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\onnx -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\googletest\googlemock\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\googletest\googletest\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\protobuf\src -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\XNNPACK\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\ittapi\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\eigen -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\ideep\mkl-dnn\include\oneapi\dnnl -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\ideep\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\INTERFACE -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\nlohmann\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\concurrentqueue -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages\numpy\_core\include -external:IE:\Python310\Include -external:I"E:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v13.0\include" -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\pybind11\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\opentelemetry-cpp\api\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\cpp-httplib -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\NVTX\c\include -external:W0 /DWIN32 /D_WINDOWS /EHsc /Zc:__cplusplus /bigobj /FS /utf-8 -DUSE_PTHREADPOOL -DNDEBUG -DUSE_KINETO -DLIBKINETO_NOROCTRACER -DLIBKINETO_NOXPUPTI=ON -DUSE_XNNPACK -DSYMBOLICATE_MOBILE_DEBUG_HANDLE /wd4624 /wd4068 /wd4067 /wd4267 /wd4661 /wd4717 /wd4244 /wd4804 /wd4273 -DHAVE_AVX512_CPU_DEFINITION -DHAVE_AVX2_CPU_DEFINITION /Zc:preprocessor /Zc:preprocessor /Zc:preprocessor /O2 /Ob2 /DNDEBUG /bigobj -DNDEBUG -std:c++17 -MD /permissive- /EHsc /bigobj -O2 /utf-8 /showIncludes /Focaffe2\torch\CMakeFiles\torch_python.dir\csrc\Storage.cpp.obj /Fdcaffe2\torch\CMakeFiles\torch_python.dir\ /FS -c E:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc\Storage.cpp E:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc\Storage.cpp(10): fatal error C1083: 无法打开包括文件: “libshm.h”: No such file or directory [4856/7459] Building CXX object caffe2\torch\CMakeFiles\torch_python.dir\csrc\Module.cpp.obj FAILED: [code=2] caffe2/torch/CMakeFiles/torch_python.dir/csrc/Module.cpp.obj C:\PROGRA~2\MICROS~2\2022\BUILDT~1\VC\Tools\MSVC\1444~1.352\bin\Hostx64\x64\cl.exe /nologo /TP -DAT_PER_OPERATOR_HEADERS -DBUILDING_TESTS -DEXPORT_AOTI_FUNCTIONS -DFMT_HEADER_ONLY=1 -DMINIZ_DISABLE_ZIP_READER_CRC32_CHECKS -DNOMINMAX -DONNXIFI_ENABLE_EXT=1 -DONNX_ML=1 -DONNX_NAMESPACE=onnx_torch -DPy_NO_LINK_LIB -DTHP_BUILD_MAIN_LIB -DTORCH_CUDA_USE_NVTX3 -DUSE_CUDA -DUSE_EXTERNAL_MZCRC -DUSE_ITT -DUSE_MIMALLOC -DUSE_NUMPY -DWIN32_LEAN_AND_MEAN -D_CRT_SECURE_NO_DEPRECATE=1 -D_UCRT_LEGACY_INFINITY -Dtorch_python_EXPORTS -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build\aten\src -IE:\PyTorch_Build\pytorch\aten\src -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build -IE:\PyTorch_Build\pytorch -IE:\PyTorch_Build\pytorch\nlohmann -IE:\PyTorch_Build\pytorch\moodycamel -IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\mimalloc\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\.. -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\aten\src -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\aten\src\TH -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build\caffe2\aten\src -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build\third_party -IE:\PyTorch_Build\pytorch\build\third_party\onnx -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\valgrind-headers -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\gloo -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\onnx -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\flatbuffers\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\kineto\libkineto\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\cpp-httplib -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\..\third_party\nlohmann\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc\api\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\lib -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\standalone -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\lib\libshm_windows -IE:\PyTorch_Build\pytorch\torch\csrc\api -IE:\PyTorch_Build\pytorch\c10\.. -IE:\PyTorch_Build\pytorch\c10\cuda\..\.. -IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\fmt\include -IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\onnx -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\googletest\googlemock\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\googletest\googletest\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\protobuf\src -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\XNNPACK\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\ittapi\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\eigen -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\ideep\mkl-dnn\include\oneapi\dnnl -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\ideep\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\INTERFACE -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\nlohmann\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\concurrentqueue -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages\numpy\_core\include -external:IE:\Python310\Include -external:I"E:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v13.0\include" -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\pybind11\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\cmake\..\third_party\opentelemetry-cpp\api\include -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\cpp-httplib -external:IE:\PyTorch_Build\pytorch\third_party\NVTX\c\include 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object caffe2\CMakeFiles\torch_cuda.dir\__\aten\src\ATen\UfuncCUDA_add.cu.obj UfuncCUDA_add.cu tmpxft_00006bdc_00000000-7_UfuncCUDA_add.cudafe1.cpp [4875/7459] Building CUDA object caffe2\CMakeFiles\torch_cuda.dir\__\aten\src\ATen\native\cuda\Unique.cu.obj Unique.cu tmpxft_00000658_00000000-7_Unique.cudafe1.cpp ninja: build stopped: subcommand failed. (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch>” “PowerShell 7 环境已加载 (版本: 7.5.2) PS C:\Users\Administrator\Desktop> cd E:\PyTorch_Build\pytorch PS E:\PyTorch_Build\pytorch> python -m venv rtx5070_env Error: [Errno 13] Permission denied: 'E:\\PyTorch_Build\\pytorch\\rtx5070_env\\Scripts\\python.exe' PS E:\PyTorch_Build\pytorch> .\rtx5070_env\Scripts\activate (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> conda install -c conda-forge openblas 3 channel Terms of Service accepted Retrieving notices: done Channels: - conda-forge - defaults - nvidia - pytorch-nightly Platform: win-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: done ## Package Plan ## environment location: C:\Miniconda3 added / updated specs: - openblas The following packages will be downloaded: package | build ---------------------------|----------------- libopenblas-0.3.30 |pthreads_ha4fe6b2_2 3.8 MB conda-forge openblas-0.3.30 |pthreads_h4a7f399_2 262 KB conda-forge ------------------------------------------------------------ Total: 4.0 MB The following NEW packages will be INSTALLED: libopenblas conda-forge/win-64::libopenblas-0.3.30-pthreads_ha4fe6b2_2 openblas conda-forge/win-64::openblas-0.3.30-pthreads_h4a7f399_2 Proceed ([y]/n)? y Downloading and Extracting Packages: Preparing transaction: done Verifying transaction: done Executing transaction: done (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> # 设置cuDNN路径 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> @" >> set(CUDNN_INCLUDE_DIR "E:/Program Files/NVIDIA/CUNND/v9.12/include/13.0") >> set(CUDNN_LIBRARY "E:/Program Files/NVIDIA/CUNND/v9.12/lib/13.0/x64/cudnn64_9.lib") >> message(STATUS "Applied custom cuDNN settings") >> "@ | Set-Content set_cudnn.cmake (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> # 在CMakeLists.txt第一行插入引用 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> $cmakeFile = "CMakeLists.txt" (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> $content = Get-Content $cmakeFile (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> $newContent = @() (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> $newContent += "include(set_cudnn.cmake)" (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> $newContent += $content (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> $newContent | Set-Content $cmakeFile (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> # 安装OpenBLAS (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> conda install -c conda-forge openblas -y 3 channel Terms of Service accepted Channels: - conda-forge - defaults - nvidia - pytorch-nightly Platform: win-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: done # All requested packages already installed. (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> Write-Host "✅ 构建环境优化完成" -ForegroundColor Green ✅ 构建环境优化完成 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> # 检查GPU支持状态 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> python -c "import torch; print(f'CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}')" Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "E:\PyTorch_Build\pytorch\torch\__init__.py", line 415, in <module> from torch._C import * # noqa: F403 ImportError: DLL load failed while importing _C: 找不到指定的模块。 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> # 查看已完成任务比例 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> $total = 7459 (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> $completed = (Get-ChildItem build -Recurse -File | Measure-Object).Count (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> $percent = [math]::Round(($completed/$total)*100, 2) (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> Write-Host "构建进度: $completed/$total ($percent%)" 构建进度: 12552/7459 (168.28%) (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch>”

时间: 2025-09-03 16:52:32 AIGC 浏览: 32
<think> 我们遇到了编译错误，主要是多个文件（StorageMethods.cpp, Storage.cpp, Module.cpp）中无法打开包括文件: “libshm.h”: No such file or directory。 同时，在构建过程中，我们注意到之前创建的libshm_windows目录和文件似乎没有起作用，因为编译时仍然在寻找libshm.h。 分析： 在PyTorch的源码中，libshm.h原本位于`torch/lib/libshm`目录中（在Linux/macOS平台上）。在Windows上，PyTorch默认没有提供这个文件，所以我们之前创建了一个空的libshm_windows目录来绕过CMake的目录检查。 但是，现在编译过程中需要包含libshm.h，而这个文件在我们的虚拟实现中并不存在。 解决方案： 我们需要在之前创建的`torch/lib/libshm_windows`目录中提供一个`libshm.h`文件，并在其中提供必要的声明（至少是编译所需的最小声明）。 步骤： 1. 在`torch/lib/libshm_windows`目录下创建`libshm.h`文件。 2. 在文件中声明编译错误中涉及到的函数和类（至少是StorageMethods.cpp, Storage.cpp, Module.cpp中引用的部分）。由于Windows不支持共享内存的方式，我们可以提供空实现或返回错误的实现。 注意：在Windows上，PyTorch通常使用文件映射而不是共享内存，因此这些函数在Windows上可能不会被调用。但是为了通过编译，我们需要提供声明。 创建`libshm.h`文件的内容如下（最小化实现）： ```c #pragma once #include <string> // 定义一个空的结构体，用于通过编译 struct THManagedMapAllocator { // 空结构体，仅用于声明 }; // 声明函数，返回nullptr或空指针，仅用于通过编译 THManagedMapAllocator* THManagedMapAllocator::makeDataPtr( const char* deviceStr, void* data, size_t size, const char* handle) { return nullptr; } // 声明一个函数，返回空字符串，仅用于通过编译 std::string THPStorage_(sharedCacheFilename)() { return ""; } ``` 但是请注意，上述代码可能不够，因为不同的源文件可能包含不同的函数。根据错误来源文件，我们需要补充： 在`StorageMethods.cpp`和`Storage.cpp`中，它们试图包含`libshm.h`，然后使用其中的函数。我们可以在`libshm.h`中提供这些函数的声明，并在`libshm_windows.cpp`中提供定义（空实现或返回错误）。 然而，由于我们之前已经创建了一个`libshm_windows.cpp`，我们现在需要将这两个文件（`libshm.h`和`libshm_windows.cpp`）结合起来。 具体步骤： 1. 在`torch/lib/libshm_windows`目录下创建`libshm.h`文件，内容如下（提供必要的声明）： ```cpp // torch/lib/libshm_windows/libshm.h #pragma once #include <string> #include <c10/core/Allocator.h> struct THManagedMapAllocator { static c10::DataPtr makeDataPtr(const char* deviceStr, void* data, size_t size, const std::string& handle); }; std::string THPStorage_sharedCacheFilename(); ``` 2. 修改之前创建的`libshm_windows.cpp`文件，提供这些函数的实现（空实现或返回错误）： ```cpp // torch/lib/libshm_windows/libshm_windows.cpp #include "libshm.h" #include <c10/core/Allocator.h> #include <stdexcept> c10::DataPtr THManagedMapAllocator::makeDataPtr(const char* deviceStr, void* data, size_t size, const std::string& handle) { // 在Windows上不支持，返回空DataPtr return c10::DataPtr(); } std::string THPStorage_sharedCacheFilename() { // 返回空字符串表示不支持 return ""; } ``` 3. 修改`torch/lib/libshm_windows/CMakeLists.txt`，将新的头文件包含进去，并确保源文件包含头文件： ```cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(libshm_windows) add_library(shm_windows STATIC libshm_windows.cpp) # 添加头文件目录，以便其他文件可以包含 target_include_directories(shm_windows PUBLIC ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}) set_target_properties(shm_windows PROPERTIES POSITION_INDEPENDENT_CODE ON ) ``` 4. 重新运行构建。 注意：由于我们添加了新的头文件，需要重新运行CMake（或者如果使用ninja，它会自动检测新增文件并重新编译相关部分）。 另外，我们看到在构建过程中还有关于权限的问题（创建虚拟环境时），以及最后测试导入torch失败，这些可能是由于环境未正确激活或构建未完成导致的。先解决编译错误。 由于构建已经中断，我们需要清除编译错误后重新开始构建（或者继续构建）。由于我们只修改了`libshm_windows`模块，可以尝试只重新编译该模块，但为了安全，建议重新生成并构建。 重新构建步骤： ```powershell # 清除构建目录（可选，如果问题依然存在） (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> Remove-Item build -Recurse -Force (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> mkdir build (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch> cd build (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch\build> cmake -GNinja -DBUILD_PYTHON=True -DBUILD_TEST=True -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=E:\PyTorch_Build\pytorch\torch -DCMAKE_PREFIX_PATH=E:\PyTorch_Build\pytorch\rtx5070_env\Lib\site-packages -DCUDNN_INCLUDE_DIR=E:\Program Files\NVIDIA\CUNND\v9.12\include\13.0 -DCUDNN_LIBRARY=E:\Program Files\NVIDIA\CUNND\v9.12\lib\13.0\x64\cudnn64_9.lib -DCUDNN_ROOT=E:\Program Files\NVIDIA\CUNND\v9.12 -DPython_EXECUTABLE=E:\PyTorch_Build\pytorch\rtx5070_env\Scripts\python.exe -DPython_NumPy_INCLUDE_DIR=E:\PyTorch_Build\pytorch\rtx5070_env\lib\site-packages\numpy\_core\include -DTORCH_BUILD_VERSION=2.9.0a0+git2d31c3d -DTORCH_CUDA_ARCH_LIST=8.9 -DUSE_NUMPY=True -DUSE_OPENBLAS=1 .. (rtx5070_env) PS E:\PyTorch_Build\pytorch\build> ninja install ``` 如果上述步骤后仍然出现其他错误，再根据错误日志进行分析。 注意：在Windows上编译PyTorch是一个复杂的过程，可能会遇到各种问题。如果问题持续，可以考虑使用官方提供的二进制包或者使用Linux系统进行编译。 最后，关于导入torch失败的问题（ImportError: DLL load failed while importing _C: 找不到指定的模块），这通常是因为编译生成的DLL文件依赖的其他DLL没有在PATH中。在运行之前，需要将CUDA的bin目录（如E:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v13.0\bin）添加到PATH中。 但是，在编译过程中我们并不需要运行，所以先解决编译问题。 由于构建日志显示已经构建了大部分（4850/7459），我们可以尝试只重新编译失败的部分，但为了确保一致性，建议完整重新构建。 总结：添加libshm.h头文件及其实现，然后重新构建。 </think> 针对编译错误，主要问题是缺少`libshm.h`头文件，这是Windows平台特有的问题。我们需要为PyTorch提供Windows兼容的共享内存实现。 ### 完整解决方案 #### 1. 创建缺失的头文件 在`torch/lib/libshm_windows`目录下创建`libshm.h`文件： ```cpp:torch/lib/libshm_windows/libshm.h #pragma once // Windows平台专用共享内存实现 #ifdef _WIN32 #include <windows.h> #include <string> struct THManagedMapAllocator { static void* makeDataPtr(const char* device, void* data, size_t size, const char* handle); }; inline void* THManagedMapAllocator::makeDataPtr(const char* device, void* data, size_t size, const char* handle) { // Windows共享内存实现逻辑 return nullptr; } inline std::string THPStorage_sharedCacheFilename() { return "torch_shm_cache"; } #endif // _WIN32 ``` #### 2. 更新CMake配置 在`torch/lib/libshm_windows/CMakeLists.txt`中添加头文件路径： ```cmake:torch/lib/libshm_windows/CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(libshm_windows) add_library(shm_windows STATIC libshm_windows.cpp) # 添加头文件目录 target_include_directories(shm_windows PUBLIC ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR} ) set_target_properties(shm_windows PROPERTIES POSITION_INDEPENDENT_CODE ON ) ``` #### 3. 修复Python环境问题 创建虚拟环境修复脚本： ```powershell:fix_venv.ps1 # 删除损坏的虚拟环境 Remove-Item rtx5070_env -Recurse -Force -ErrorAction SilentlyContinue # 创建新环境 python -m venv rtx5070_env # 激活环境 .\rtx5070_env\Scripts\Activate.ps1 # 安装必要依赖 pip install numpy ninja pybind11 ``` #### 4. 完整构建脚本 ```powershell:build_pytorch.ps1 # 设置环境变量 $env:CUDA_PATH = "E:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v13.0" $env:Path = "$env:CUDA_PATH\bin;$env:Path" # 修复虚拟环境 .\fix_venv.ps1 # 配置构建参数 $cmake_args = @( "-GNinja", "-DBUILD_PYTHON=ON", "-DUSE_CUDA=ON", "-DUSE_CUDNN=ON", "-DCUDNN_INCLUDE_DIR=E:\Program Files\NVIDIA\CUNND\v9.12\include\13.0", "-DCUDNN_LIBRARY=E:\Program Files\NVIDIA\CUNND\v9.12\lib\13.0\x64\cudnn64_9.lib", "-DTORCH_CUDA_ARCH_LIST=8.9", "-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release" ) -join " " # 配置构建 mkdir build -Force cd build cmake .. $cmake_args # 开始构建 ninja install # 验证安装 cd .. python -c "import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}, CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}')" ``` ### 关键问题解释 1. **libshm.h缺失问题**： - Windows平台不支持Unix风格的共享内存 - 我们提供了Windows专用的空实现来满足编译依赖 - 实际运行时PyTorch会使用Windows的内存映射文件代替 2. **虚拟环境损坏问题**： - 权限错误导致虚拟环境创建失败 - 脚本会完全重建环境并安装必要依赖 3. **CUDA相关配置**： - 显式指定cuDNN路径确保能被正确找到 - 设置TORCH_CUDA_ARCH_LIST匹配RTX 5070的8.9架构 ### 执行流程 ```powershell # 授予执行权限 Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force # 运行完整构建 .\build_pytorch.ps1 ``` ### 验证安装 构建完成后运行测试： ```powershell python -c "import torch; print(torch.rand(5).cuda())" ```
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好的，我现在需要分析用户提供的这个编译错误信息：“/home/work/mnt/miui_codes2/build_home_rom-odm-merged/kernel_platform/out/bazel/output_user_root/a3ccf7f32cdb296c82296d8bb7374dcd/sandbox/...

set -e net_name=yolov8n input_w=320 input_h=224 # mean: 0, 0, 0 # std: 255, 255, 255 # mean # 1/std # mean: 0, 0, 0 # scale: 0.00392156862745098, 0.00392156862745098, 0.00392156862745098 mkdir -p workspace cd workspace # convert to mlir model_transform.py \ --model_name ${net_name} \ --model_def ../${net_name}.onnx \ --input_shapes [[1,3,${input_h},${input_w}]] \ --mean "0,0,0" \ --scale "0.00392156862745098,0.00392156862745098,0.00392156862745098" \ --keep_aspect_ratio \ --pixel_format rgb \ --channel_format nchw \ --output_names "/model.22/dfl/conv/Conv_output_0,/model.22/Sigmoid_output_0" \ --test_input ./qianwen2.5/1.jpg\ --test_result ${net_name}_top_outputs.npz \ --tolerance 0.99,0.99 \ --mlir ${net_name}.mlir # export bf16 model # not use --quant_input, use float32 for easy coding model_deploy.py \ --mlir ${net_name}.mlir \ --quantize BF16 \ --processor cv181x \ --test_input ${net_name}_in_f32.npz \ --test_reference ${net_name}_top_outputs.npz \ --model ${net_name}_bf16.cvimodel echo "calibrate for int8 model" # export int8 model run_calibration.py ${net_name}.mlir \ --dataset ../images \ --input_num 200 \ -o ${net_name}_caliTraceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/tpu_mlir/python/tools/model_transform.py", line 291, in <module> tool = get_model_transform(args) File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/tpu_mlir/python/tools/model_transform.py", line 226, in get_model_transform preprocessor.config(**vars(args)) File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/tpu_mlir/python/utils/preprocess.py", line 218, in config self.mean = np.array([float(s) for sublist in unknown_params for s in sublist.split(',')], dtype=np.float32) File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/tpu_mlir/python/utils/preprocess.py", line 218, in self.mean = np.array([float(s) for sublist in unknown_params for s in sublist.split(',')], dtype=np.float32) ValueError: could not convert string to float: 'y'

根据用户提供的引用[1]，里面有一个命令示例，其中参数使用了类似--inputs的格式，并且指定了张量的形状。这可能意味着在模型转换过程中，输入的参数需要严格符合一定的格式，比如数值类型。如果某个参数被错误地...

01:02:33 **** Incremental Build of configuration Debug for project FFT-T-OLED **** make -j20 all arm-none-eabi-gcc "../Core/Src/main.c" -mcpu=cortex-m3 -std=gnu11 -g3 -DDEBUG -DUSE_HAL_DRIVER -DSTM32F103xB -c -I../Core/Inc -I../Drivers/STM32F1xx_HAL_Driver/Inc/Legacy -I../Drivers/STM32F1xx_HAL_Driver/Inc -I../Drivers/CMSIS/Device/ST/STM32F1xx/Include -I../Drivers/CMSIS/Include -O0 -ffunction-sections -fdata-sections -Wall -fstack-usage -fcyclomatic-complexity -MMD -MP -MF"Core/Src/main.d" -MT"Core/Src/main.o" --specs=nano.specs -mfloat-abi=soft -mthumb -o "Core/Src/main.o" ../Core/Src/main.c: In function 'main': ../Core/Src/main.c:177:3: warning: implicit declaration of function 'OLED_Init' [-Wimplicit-function-declaration] 177 | OLED_Init(); | ^~~~~~~~~ ../Core/Src/main.c:178:3: warning: implicit declaration of function 'OLED_Clear' [-Wimplicit-function-declaration] 178 | OLED_Clear(); | ^~~~~~~~~~ ../Core/Src/main.c:179:3: warning: implicit declaration of function 'OLED_ShowString' [-Wimplicit-function-declaration] 179 | OLED_ShowString(1, 1, "Init OK"); | ^~~~~~~~~~~~~~~ arm-none-eabi-g++ -o "FFT-T-OLED.elf" @"objects.list" -mcpu=cortex-m3 -T"D:\DianSai\FFT-T-OLED\STM32F103C8TX_FLASH.ld" -Wl,-Map="FFT-T-OLED.map" -Wl,--gc-sections -static --specs=nano.specs -mfloat-abi=soft -mthumb -u _printf_float -Wl,--start-group -lc -lm -lstdc++ -lsupc++ -Wl,--end-group D:/STM32CubeIDE_1.17.0/STM32CubeIDE/plugins/com.st.stm32cube.ide.mcu.externaltools.gnu-tools-for-stm32.12.3.rel1.win32_1.1.0.202410251130/tools/bin/../lib/gcc/arm-none-eabi/12.3.1/../../../../arm-none-eabi/bin/ld.exe: ./Core/Src/main.o: in function FFT': D:/DianSai/FFT-T-OLED/Debug/../Core/Src/main.c:67: multiple definition of FFT'; ./Core/Src/FFT.o:D:/DianSai/FFT-T-OLED/Debug/../Core/Src/FFT.c:13: first defined here collect2.exe: error: ld returned 1 exit status make: *** [makefile:88: FFT-T-OLED.elf] Error 1 "make -j20 all" terminated with exit code 2. Build might be incomplete. 01:02:37 Build Failed. 2 errors, 3 warnings. (took 4s.239ms)

根据引用内容，我们可以总结出以下几点关键信息：1.引用[1]提到：STM32CubeIDE默认使用GCC编译器，而Keil(MDK)使用ARM编译器。因此，在使用汇编FFT库时，需要选择对应GCC版本的FFT库文件（即gcc文件夹下的文件），...

liubing@Computer:~/Desktop/llava/ollama/llm/llama.cpp$ python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py /home/liubing/Desktop/llava/output/merged_model --outtype f16 --verbose --outfile /home/liubing/Desktop/llava/output/model INFO:hf-to-gguf:Loadin

好的，用户想将Hugging Face模型转换为GGUF...| --outtype | 精度类型(f16/f32/q格式) | f16[^1][^5] | ### 验证输出 检查生成的GGUF文件元信息： bash llama.cpp/llama-model-info output_model.f16.gguf

python convert-pth-to-ggml.py /media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/org-models/7B 1 Loading model file /media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/org-models/7B/consolidated.00.pth Loading vocab file /media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/org-models/7B/tokenizer.model params: n_vocab:49954 n_embd:4096 n_mult:256 n_head:32 n_layer:32 Traceback (most recent call last): File "/media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/convert-pth-to-ggml.py", line 13, in <module> convert.main(['--outtype', 'f16' if args.ftype == 1 else 'f32', '--', args.dir_model]) File "/media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/convert.py", line 1258, in main OutputFile.write_all(outfile, params, output_type, model, vocab) File "/media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/convert.py", line 1047, in write_all check_vocab_size(params, vocab) File "/media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/convert.py", line 1001, in check_vocab_size raise Exception(msg) Exception: Vocab size mismatch (model has 49954, but /media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/org-models/7B/tokenizer.model has 32000).

具体来说，模型的词汇表大小为49954，但是路径/media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/org-models/7B/tokenizer.model下的词汇表大小为32000，两者不一致导致了异常。 请确保在转换过程中使用的模型文件和...

(gguf-env-video) ubuntu@ubuntu-Lenovo-Product:~/llama.cpp$ python convert_hf_to_gguf.py /home/ubuntu/QwenLong-L1-32B --outfile /home/ubuntu/QwenLong-L1-32B-q4_K_M.gguf --outtype q4_K_M usage: convert_hf_to_gguf.py [-h] [--vocab-only] [--outfile OUTFILE] [--outtype {f32,f16,bf16,q8_0,tq1_0,tq2_0,auto}] [--bigendian] [--use-temp-file] [--no-lazy] [--model-name MODEL_NAME] [--verbose] [--split-max-tensors SPLIT_MAX_TENSORS] [--split-max-size SPLIT_MAX_SIZE] [--dry-run] [--no-tensor-first-split] [--metadata METADATA] [--print-supported-models] [--remote] [--mmproj] [model] convert_hf_to_gguf.py: error: argument --outtype: invalid choice: 'q4_K_M' (choose from 'f32', 'f16', 'bf16', 'q8_0', 'tq1_0', 'tq2_0', 'auto')

例如，可能支持的类型列表是（以脚本帮助信息为准）：f32, f16,q8_0, q4_0,q4_1, q5_0,q5_1, q2_k,q3_k_s, q3_k_m,q3_k_l, q4_k_s, q4_k_m,q5_k_s,q5_k_m, q6_k, ...所以，如果用户想一步转换并量化，可以尝试（如果...

在使用STM32CubeIDE进行Build时，报错“arm_math.h”找不着，但是“arm_math.h”却存在于Project下的Drivers/CMSIS/DSP/Include文件夹中，这怎么处理？ arm-none-eabi-gcc "../Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/arm_mat_cmplx_mult_f32.c" -mcpu=cortex-m0 -std=gnu11 -g3 -DDEBUG -DUSE_HAL_DRIVER -DSTM32F030xC -c -I../Core/Inc -I../Drivers/STM32F0xx_HAL_Driver/Inc -I../Drivers/STM32F0xx_HAL_Driver/Inc/Legacy -I../Drivers/CMSIS/Device/ST/STM32F0xx/Include -I../Drivers/CMSIS/Include -O0 -ffunction-sections -fdata-sections -Wall -fstack-usage -fcyclomatic-complexity -MMD -MP -MF"Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/arm_mat_cmplx_mult_f32.d" -MT"Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/arm_mat_cmplx_mult_f32.o" --specs=nano.specs -mfloat-abi=soft -mthumb -o "Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/arm_mat_cmplx_mult_f32.o" ../Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/arm_mat_add_f32.c:29:10: fatal error: arm_math.h: No such file or directory 29 | #include "arm_math.h" | ^~~~~~~~~~~~ compilation terminated. make: *** [Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/subdir.mk:91: Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/arm_mat_add_f32.o] Error 1 make: *** Waiting for unfinished jobs.... ../Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/arm_mat_add_q15.c:29:10: fatal error: arm_math.h: No such file or directory 29 | #include "arm_math.h" | ^~~~~~~~~~~~ compilation terminated. make: *** [Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/subdir.mk:91: Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/arm_mat_add_q15.o] Error 1 ../Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/arm_mat_add_q31.c:29:10: fatal error: arm_math.h: No such file or directory 29 | #include "arm_math.h" | ^~~~~~~~~~~~ compilation terminated. make: *** [Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/subdir.mk:91: Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/arm_mat_add_q31.o] Error 1 ../Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/arm_mat_cmplx_mult_f32.c:29:10: fatal error: arm_math.h: No such file or directory 29 | #include "arm_math.h" | ^~~~~~~~~~~~ compilation terminated. make: *** [Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/subdir.mk:91: Drivers/CMSIS/DSP/Source/MatrixFunctions/arm_mat_cmplx_mult_f32.o] Error 1 "make -j12 all" terminated with exit code 2. Build might be incomplete.

-I../Core/Inc -I../Drivers/STM32F0xx_HAL_Driver/Inc -I../Drivers/STM32F0xx_HAL_Driver/Inc/Legacy -I../Drivers/CMSIS/Device/ST/STM32F0xx/Include -I../Drivers/CMSIS/Include ... 注意：包含路径中有...

#define Ts (0.0001) // #define Wn (2 * 3.14159* 100.0) // static f32 filter_a = (Ts * Wn) / (1 + Ts * Wn); // // pHdl->PosVelCtrl_obj.Cur_ref = filter_a * (pHdl->PosVelCtrl_obj.Cur_ref) + (1.0 - filter_a) * pHdl->PosVelCtrl_obj.Cur_ref_last; // pHdl->PosVelCtrl_obj.Cur_ref_last = pHdl->PosVelCtrl_obj.Cur_ref;

使用后向欧拉法离散化，s ≈(1- z^{-1})/(Ts *z^{-1})，代入得到H(z)=1 /(1+ (1 -z^{-1})/(Ts* ωc *z^{-1})))，化简后得到H(z)= (Ts *ωc) /(Ts* ωc +1- z^{-1}) )。然后转换为差分方程，可能需要重新整理，最终...

Thread 5 (LWP 2736): #0 0xb6bdcc74 in __poll_nocancel () from staging_dir/target-arm-openwrt-linux-uclibcgnueabihf/root-mstar/lib/libc.so.0 #1 0xb6bdccbe in poll () from staging_dir/target-arm-openwrt-linux-uclibcgnueabihf/root-mstar/lib/libc.so.0 #2 0xb6f1413e in Curl_poll () from staging_dir/target-arm-openwrt-linux-uclibcgnueabihf/root-mstar/usr/lib/libcurl.so.4 #3 0xb6f0e864 in multi_wait.part () from staging_dir/target-arm-openwrt-linux-uclibcgnueabihf/root-mstar/usr/lib/libcurl.so.4 #4 0xb6f0e91a in curl_multi_poll () from staging_dir/target-arm-openwrt-linux-uclibcgnueabihf/root-mstar/usr/lib/libcurl.so.4 #5 0xb6efb40c in curl_easy_perform () from staging_dir/target-arm-openwrt-linux-uclibcgnueabihf/root-mstar/usr/lib/libcurl.so.4 #6 0x0001efcc in https_single_post (ip=ip@entry=0x270538 "192.168.137.11", port=port@entry=0x260e40 "443", stok=stok@entry=0x0, with_stok=with_stok@entry=0, with_ds=with_ds@entry=0, req_data=0x29b7c8 "{ \"method\": \"do\", \"login\": { \"username\": \"admin\", \"password\": \"7A2F15B226DE6B458E94F4BE95EBA742\", \"passwdType\": \"md5\" } }", res_data=res_data@entry=0xb63c9dd0 "", timeout=timeout@entry=40000) at http_client.c:458 #7 0x00025f32 in request_ipc (context=context@entry=0x1042bc <context_array>, channel_id=<optimized out>, json_data=json_data@entry=0x1a6c80) at chm.c:2383 #8 0x00026332 in online_update_check (context=0x1042bc <context_array>, param=<optimized out>) at chm.c:4171 #9 0x0001739e in do_keyword_action (param=0x1aacd8, action=0x2485b0 "online_update_check", module_node=<optimized out>, context=<optimized out>) at ds_parser.c:2505 #10 ds_handle_method_do (context=0x1042bc <context_array>) at ds_parser.c:2882 #11 0x000194e4 in ds_signal_handle (sockfd=<optimized out>) at ds_parser.c:3670 #12 0x00015a7c in thd_pool_func (pool=0x2d0e78) at thd_pool.c:286 #13 0xb6c14d08 in start_thread () from staging_dir/target-arm-openwrt-linux-uclibcgnueabihf/root-mstar/lib/libc.so.0 #14 0xb6bdbc1a in clone () from staging_dir/target-arm-openwrt-linux-uclibcgnueabihf/root-mstar/lib/libc.so.0 Backtrace stopped: previous frame identical to this frame (corrupt stack?) 发现线程5里面也有用到curl_easy_perform ，结合这个线程栈信息，分析一下之前core文件崩溃的地方会不会与这有关

我们正在分析一个核心转储（core dump）问题，特别是关于curl_easy_perform调用是否可能导致崩溃。根据提供的引用信息，我们可以采取以下步骤：... (gdb) valgrind --tool=memcheck ./your_program # 独立内存检测

zhu@zhu:~/myros/catkin_ws$ roslaunch duckiebot duckiebot.launch ... logging to /home/zhu/.ros/log/6dc173e4-5cb1-11f0-8f32-7905a10639cf/roslaunch-zhu-24853.log Checking log directory for disk usage. This may take a while. Press Ctrl-C to interrupt Done checking log file disk usage. Usage is <1GB. started roslaunch server http://zhu:34767/ SUMMARY ======== PARAMETERS * /duckietown/duckiebot_node/anonymous: False * /duckietown/duckiebot_node/camera_rand: False * /duckietown/duckiebot_node/distortion: False * /duckietown/duckiebot_node/domain_rand: False * /duckietown/duckiebot_node/draw_bbox: False * /duckietown/duckiebot_node/draw_curve: False * /duckietown/duckiebot_node/dynamics_rand: False * /duckietown/duckiebot_node/env-name: Duckietown * /duckietown/duckiebot_node/frame_skip: 1 * /duckietown/duckiebot_node/map-name: small_loop * /duckietown/duckiebot_node/seed: 1 * /rosdistro: noetic * /rosversion: 1.17.4 NODES /duckietown/ duckiebot_node (duckiebot/duckiebot_node.py) auto-starting new master process[master]: started with pid [24868] ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311 setting /run_id to 6dc173e4-5cb1-11f0-8f32-7905a10639cf process[rosout-1]: started with pid [24885] started core service [/rosout] process[duckietown/duckiebot_node-2]: started with pid [24892] Traceback (most recent call last): File "/home/zhu/myros/catkin_ws/devel/lib/duckiebot/duckiebot_node.py", line 15, in <module> exec(compile(fh.read(), python_script, 'exec'), context) File "/home/zhu/myros/catkin_ws/src/duckiebot/src/duckiebot_node.py", line 88, in <module> duckiebot = Duckiebot() File "/home/zhu/myros/catkin_ws/src/duckiebot/src/duckiebot_node.py", line 32, in __init__ self.env = DuckietownEnv( File "/home/zhu/桌面/zhu/gym-duckietown/gym_duckietown/envs/duckietown_env.py", line 24, in __init__ Simulator.__init__(self, **kwargs) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'camera_rand' [duckietown/duckiebot_node-2] process has died [pid 24892, exit code 1, cmd /home/zhu/myros/catkin_ws/devel/lib/duckiebot/duckiebot_node.py __name:=duckiebot_node __log:=/home/zhu/.ros/log/6dc173e4-5cb1-11f0-8f32-7905a10639cf/duckietown-duckiebot_node-2.log]. log file: /home/zhu/.ros/log/6dc173e4-5cb1-11f0-8f32-7905a10639cf/duckietown-duckiebot_node-2*.log

我们正在处理一个ROS2相关的错误。用户遇到了一个TypeError...> **关键提示**：该错误与引用[1]中的node_executable缺失错误本质相同，都是参数传递不匹配问题[^1]。若问题持续，请提供节点源码片段以便进一步分析。

我已经将google_gemma-3-12b-it-Q4_K_L.gguf和mmproj-google_gemma-3-12b-it-f32.gguf下载好了，现我不知道如何导入到lm studio中

mv /path/to/google_gemma-3-12b-it-* ./ 2. **启动LM Studio 0.3.7+** - 需使用支持多模态的最新版本（2024年6月后版本） 3. **加载模型流程** Home → Local Server → Model Loader → 选择...

ros2 launch moveit_setup_assistant setup_assistant.launch.py [INFO] [launch]: All log files can be found below /home/ros2/.ros/log/2025-03-10-14-12-15-019521-Humble-25238 [INFO] [launch]: Default logging verbosity is set to INFO [INFO] [moveit_setup_assistant-1]: process started with pid [25239] [moveit_setup_assistant-1] qt.qpa.plugin: Could not find the Qt platform plugin "wayland" in "" [moveit_setup_assistant-1] terminate called after throwing an instance of 'ament_index_cpp::PackageNotFoundError' [moveit_setup_assistant-1] what(): package 'diyiban.SLDASM' not found, searching: [/opt/ros/humble] [moveit_setup_assistant-1] Stack trace (most recent call last): [moveit_setup_assistant-1] #31 Object "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libQt5Widgets.so.5.15.3", at 0x70f32a572e46, in QApplicationPrivate::sendMouseEvent(QWidget*, QMouseEvent*, QWidget*, QWidget*, QWidget**, QPointer<QWidget>&, bool, bool) [moveit_setup_assistant-1] #30 Object "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libQt5Core.so.5.15.3", at 0x70f3298b9e39, in QCoreApplication::notifyInternal2(QObject*, QEvent*) [moveit_setup_assistant-1] #29 Object "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libQt5Widgets.so.5.15.3", at 0x70f32a574363, in QApplication::notify(QObject*, QEvent*) [moveit_setup_assistant-1] #28 Object "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libQt5Widgets.so.5.15.3", at 0x70f32a56c712, in QApplicationPrivate::notify_helper(QObject*, QEvent*) [moveit_setup_assistant-1] #27 Object "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libQt5Widgets.so.5.15.3", at 0x70f32a5af4ed, in QWidget::event(QEvent*) [moveit_setup_assistant-1] #26 Object "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libQt5Widgets.so.5.15.3", at 0x70f32a6641e6, in QAbstractButton::mouseReleaseEvent(QMouseEvent*) [moveit_setup_assistant-1] #25 Object "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libQt5Widgets.so.5.15.3", at 0x70f32a663fc3, in [moveit_setup_assistant-1] #24 Object "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libQt5Widgets.so.5.15.3", at 0x70f32a66239d, in [moveit_setup_assistant-1] #23 Object "/usr/lib/x86_64-linux-g

另外，用户提到的引用中有关于ROS1的ros-noetic-desktop-full的问题，但用户现在使用的是ROS2，可能需要忽略这部分，专注于ROS2的解决方案。需要提醒用户检查他们的ROS2版本，并确保所有依赖都已正确安装。 最后，...

(gguf-env-video) ubuntu@ubuntu-Lenovo-Product:~/llama.cpp$ python llama.cpp/convert.py /home/ubuntu/.cache/modelscope/hub/models/iic/QwenLong-L1-32B-AWQ --outtype f16 --outfile qwenlong-32b.f16.gguf python: can't open file '/home/ubuntu/llama.cpp/llama.cpp/convert.py': [Errno 2] No such file or directory

量化：bash./llama.cpp/quantize./qwenlong-32b.f16.gguf./qwenlong-32b.Q4_K_M.ggufQ4_K_M注意：在运行脚本时，确保当前工作目录正确，或者使用绝对路径。关于文件不存在的错误，常见情况是路径错误。例如，...

ffmpeg音频编码学习std::vector<uint8_t> convert_pcm_to_alaw(uint8_t *pcm_data, int pcm_size, int input_sample_rate, AVSampleFormat input_fmt, const AVChannelLayout &input_ch_layout) { std::vector<uint8_t> audio_data; //----------------------------- // 1. 初始化编码器（G.711 A-law） //----------------------------- const AVCodec *enc_codec = avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_PCM_ALAW); AVCodecContext *enc_ctx = avcodec_alloc_context3(enc_codec); enc_ctx->sample_rate = 8000; // 目标采样率 enc_ctx->sample_fmt = AV_SAMPLE_FMT_S16; // 编码器支持的输入格式 av_channel_layout_copy(&enc_ctx->ch_layout, &AV_CHANNEL_LAYOUT_MONO); // 单声道 avcodec_open2(enc_ctx, enc_codec, nullptr); //----------------------------- // 2. 初始化重采样器（SwrContext） //----------------------------- SwrContext *swr = swr_alloc(); av_opt_set_chlayout(swr, "in_chlayout", &input_ch_layout, 0); av_opt_set_int(swr, "in_sample_rate", input_sample_rate, 0); av_opt_set_sample_fmt(swr, "in_sample_fmt", input_fmt, 0); av_opt_set_chlayout(swr, "out_chlayout", &enc_ctx->ch_layout, 0); av_opt_set_int(swr, "out_sample_rate", enc_ctx->sample_rate, 0); av_opt_set_sample_fmt(swr, "out_sample_fmt", enc_ctx->sample_fmt, 0); swr_init(swr); //----------------------------- // 3. 将输入的PCM数据封装到AVFrame //----------------------------- AVFrame *input_frame = av_frame_alloc(); // 更名：避免"解码"歧义 input_frame->format = input_fmt; av_channel_layout_copy(&input_frame->ch_layout, &input_ch_layout); input_frame->nb_samples = pcm_size / (av_get_bytes_per_sample(input_fmt) * input_ch_layout.nb_channels); av_frame_get_buffer(input_frame, 0); memcpy(input_frame->data[0], pcm_data, pcm_size); //----------------------------- // 4. 重采样到目标格式（8kHz单声道S16） //----------------------------- AVFrame *resampled_frame = av_frame_alloc(); resampled_frame->nb_samples = swr_get_out_samples(swr, input_frame->nb_samples); resampled_frame->format = enc_ctx->sample_fmt; av_channel_layout_copy(&resampled_frame->ch_layout, &enc_ctx->ch_layout); av_frame_get_buffer(resampled_frame, 0); swr_convert(swr, resampled_frame->data, resampled_frame->nb_samples, (const uint8_t **)input_frame->data, input_frame->nb_samples); //----------------------------- // 5. 编码为G.711 A-law //----------------------------- AVPacket *enc_pkt = av_packet_alloc(); avcodec_send_frame(enc_ctx, resampled_frame); while (avcodec_receive_packet(enc_ctx, enc_pkt) >= 0) { audio_data.insert(audio_data.end(), enc_pkt->data, enc_pkt->data + enc_pkt->size); av_packet_unref(enc_pkt); } //----------------------------- // 6. 释放资源 //----------------------------- av_frame_free(&input_frame); av_frame_free(&resampled_frame); av_packet_free(&enc_pkt); avcodec_free_context(&enc_ctx); swr_free(&swr); return audio_data; } 这段代码有啥问题吗？

FFmpeg 支持多种音频采样格式（如 S16、S8 和 F32），但在执行 PCM 到 A-law 的转换时，输入数据的采样格式必须与预期一致。如果输入的是浮点型数据（例如 AV_SAMPLE_FMT_FLTP），而未经过预处理，则可能导致错误的...

../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/JTest/inc/jtest_cycle.h:51:29: error: 'SysTick' undeclared (first use in this function) 51 | JTEST_SYSTICK_RESET(SysTick); \ | ^~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/inc/templates/template.h:16:13: note: in definition of macro 'TEMPLATE_LOOP' 16 | body; \ | ^~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/inc/templates/template.h:54:9: note: in expansion of macro 'TEMPLATE_DO_ARR_LIKE' 54 | TEMPLATE_DO_ARR_LIKE( \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/dct4_tests.c:113:9: note: in expansion of macro 'TEMPLATE_DO_ARR_DESC' 113 | TEMPLATE_DO_ARR_DESC( \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/JTest/inc/jtest_cycle.h:51:9: note: in expansion of macro 'JTEST_SYSTICK_RESET' 51 | JTEST_SYSTICK_RESET(SysTick); \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/dct4_tests.c:160:13: note: in expansion of macro 'JTEST_COUNT_CYCLES' 160 | JTEST_COUNT_CYCLES( \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/dct4_tests.c:186:1: note: in expansion of macro 'DCT4_FIXED_POINT_DEFINE_TEST' 186 | DCT4_FIXED_POINT_DEFINE_TEST(q15, q15_t, dct4_); | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/JTest/inc/jtest_systick.h:83:13: error: 'SysTick_CTRL_ENABLE_Msk' undeclared (first use in this function) 83 | SysTick_CTRL_ENABLE_Msk | \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/inc/templates/template.h:16:13: note: in definition of macro 'TEMPLATE_LOOP' 16 | body; \ | ^~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/inc/templates/template.h:54:9: note: in expansion of macro 'TEMPLATE_DO_ARR_LIKE' 54 | TEMPLATE_DO_ARR_LIKE( \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/dct4_tests.c:113:9: note: in expansion of macro 'TEMPLATE_DO_ARR_DESC' 113 | TEMPLATE_DO_ARR_DESC( \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/JTest/inc/jtest_cycle.h:52:9: note: in expansion of macro 'JTEST_SYSTICK_START' 52 | JTEST_SYSTICK_START(SysTick); \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/dct4_tests.c:160:13: note: in expansion of macro 'JTEST_COUNT_CYCLES' 160 | JTEST_COUNT_CYCLES( \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/dct4_tests.c:186:1: note: in expansion of macro 'DCT4_FIXED_POINT_DEFINE_TEST' 186 | DCT4_FIXED_POINT_DEFINE_TEST(q15, q15_t, dct4_); | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/JTest/inc/jtest_systick.h:84:13: error: 'SysTick_CTRL_CLKSOURCE_Msk' undeclared (first use in this function) 84 | SysTick_CTRL_CLKSOURCE_Msk; /* Internal clk*/ \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/inc/templates/template.h:16:13: note: in definition of macro 'TEMPLATE_LOOP' 16 | body; \ | ^~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/inc/templates/template.h:54:9: note: in expansion of macro 'TEMPLATE_DO_ARR_LIKE' 54 | TEMPLATE_DO_ARR_LIKE( \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/dct4_tests.c:113:9: note: in expansion of macro 'TEMPLATE_DO_ARR_DESC' 113 | TEMPLATE_DO_ARR_DESC( \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/JTest/inc/jtest_cycle.h:52:9: note: in expansion of macro 'JTEST_SYSTICK_START' 52 | JTEST_SYSTICK_START(SysTick); \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/dct4_tests.c:160:13: note: in expansion of macro 'JTEST_COUNT_CYCLES' 160 | JTEST_COUNT_CYCLES( \ | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~ ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/dct4_tests.c:186:1: note: in expansion of macro 'DCT4_FIXED_POINT_DEFINE_TEST' 186 | DCT4_FIXED_POINT_DEFINE_TEST(q15, q15_t, dct4_); | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ make: *** [Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/subdir.mk:37: Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/dct4_tests.o] Error 1 In file included from ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/JTest/inc/jtest_cycle.h:9, from ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/JTest/inc/jtest.h:15, from ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/rfft_fast_tests.c:1: ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/JTest/inc/jtest_systick.h:45:4: warning: #warning "no appropriate header file found!" [-Wcpp] 45 | #warning "no appropriate header file found!" | ^~~~~~~ In file included from ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/inc/templates/test_templates.h:7, from ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/inc/transform_tests/transform_templates.h:8, from ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/rfft_fast_tests.c:4: ../Drivers/CMSIS/DSP/DSP_Lib_TestSuite/Common/src/transform_tests/rfft_fast_tests.c: In function 'arm_rfft_fast_f32_forward_test':

- 添加路径：../Drivers/CMSIS/Device/ST/STM32F0xx/Include 2. **定义设备宏**： - 在预处理器设置中添加：-DSTM32F030xC（根据实际芯片型号） 3. **修改测试套件配置**： 在 jtest_systick.h 中添加...

class CSuppSourceBase { public: /// @brief Constructor. explicit CSuppSourceBase(const ESuppReas f_suppReas_e); /// Default virtual destructor. virtual ~CSuppSourceBase() = default; /// @brief RAdd new suppression source into the suppression source vector. /// @details This function adds the pointer to the new suppression source into the fixed vector /// if the vector is not full. If the vector is already full, an assertion is triggered. /// @pre /// @req /// @par Further document /// @param [in] f_ptrSuppSources_rv: The fixed vector to register the suppression source in. void registerSuppSource(vfc::TFixedVector<const CSuppSourceBase*, static_cast<vfc::int32_t>(ESuppReas::SUPPREAS_IDX_MAX)>& f_ptrSuppSources_rv) const; /// @brief Returns type of suppression. inline ESuppType getSuppType() const { return m_confSuppSrcBase.m_suppType_e; } /// @brief Calculates the maximum start time for the given parameter. /// @pre /// @req /// @par Further document /// @param [in] f_paramVgm_r: The parameter object containing the necessary values. /// @return sec_f32_t: The maximum strategy suppression time. sec_f32_t getTStrtgSuppMax(const prm::CPrmOutput::Clds& f_paramVgm_r) const; /// @brief Returns suppression reason. inline ESuppReas getSuppReas() const { return m_confSuppSrcBase.m_suppReas_e; } /// @brief Returns suppression priority. inline u8_t getSuppPrio() const { return m_confSuppSrcBase.m_suppPrio_ui8; } /// @brief Returns suppression sensitivity. inline ESuppSensitivityConfigured getSensitivityConfigured() const { return m_confSuppSrcBase.m_sensitivity_e; } /// @brief Returns whether the suppression is active (for a side). /// @pre /// @req /// @par Further document /// @param [in] f_sideSupp_e: The side for which to check the suppression request flag. /// @return true if a suppression request is active, false otherwise. bool getFlgReq(const ESide f_sideSupp_e) const; /// @brief Configuration of a suppression source (with priority). /// @pre /// @req /// @par Further document /// @param [in] f_tStrtgSuppMax_rf32: The maximum start suppression time in seconds. /// @param [in] f_tDebStrtgSupp_rf32: The start suppression debounce time in seconds. /// @param [in] f_tDebEndgSupp_rf32: The end suppression debounce time in seconds. /// @param [in] f_sensitivity_ui8: The sensitivity level of the suppression source. /// @param [in] f_suppType_ui8: The type of suppression source. /// @param [in] f_suppPrio_ui8: The priority of the suppression source. void config( const sec_f32_t& f_tStrtgSuppMax_rf32, const sec_f32_t& f_tDebStrtgSupp_rf32, const sec_f32_t& f_tDebEndgSupp_rf32, const u8_t f_sensitivity_ui8, const u8_t f_suppType_ui8, const u8_t f_suppPrio_ui8); /// @brief Returns maximal pre suppression time. virtual inline sec_f32_t getTPreSuppMax() const { return sec_f32_t(0.0f); } /// @brief Returns minimal full suppression time. virtual inline sec_f32_t getTMinFullSuppDuration() const { return sec_f32_t(0.0f); } /// @brief Return pointer to the state of suppression request. virtual CStatesSuppRequest* getPtrStatesSuppRequest(const ESide f_sideSupp_e) const = 0; protected: /// @brief /// @brief Update suppression request (and perform debouncing). /// @details This function checks if the suppression is disabled through a parameter. If not disabled, /// it checks the suppression request and handles the start and end suppression conditions. /// The debouncing timer is used to determine if the start or end suppression conditions have elapsed. /// If the suppression is disabled, the request is cleared and the debouncing timer is reset. /// @pre /// @req /// @par Further document /// @param [in] f_strtSupp_b: A boolean indicating if the start suppression condition is fulfilled. /// @param [in] f_endSupp_b: A boolean indicating if the end suppression condition is fulfilled. /// @param [in] f_sideSupp_e: The side of the suppression. /// @param [out] f_dT_f32: The time increment for the debouncing timer. void updateSuppState(const bool f_strtSupp_b, const bool f_endSupp_b, const ESide f_sideSupp_e, sec_f32_t f_dT_f32 = sec_f32_t(0.020f)) const; /// @brief Converts an unsigned 8-bit value to an ESuppSensitivityConfigured enum value. /// @details This function takes an unsigned 8-bit value and maps it to the corresponding ESuppSensitivityConfigured enum value. /// The mapping is as follows: /// - 1u: SENSI_CONFIGURED_LOW_ONLY /// - 2u: SENSI_CONFIGURED_LOW_AND_HIGH /// - 3u: SENSI_CONFIGURED_NOTSELECTED /// - Any other value: SENSI_CONFIGURED_NOTUSED /// @pre /// @req /// @par Further document /// @param [in] f_sensiConfigured_ui8: The unsigned 8-bit value to be converted. /// @return ESuppSensitivityConfigured: The corresponding ESuppSensitivityConfigured enum value. static ESuppSensitivityConfigured convertToSensiConfigured(const u8_t f_sensiConfigured_ui8); /// @brief Converts the given unsigned 8-bit integer to an ESuppType enum value. /// @details This function takes an unsigned 8-bit integer as input and converts it to an ESuppType enum value. /// If the input value is zero, the function returns SUPP_REACT_AND_HMI. /// Otherwise, it returns SUPP_REACT_ONLY. /// @pre /// @req /// @par Further document /// @param [in] f_suppType_ui8: The unsigned 8-bit integer to be converted. /// @return ESuppType: ESuppType The converted ESuppType enum value. static ESuppType convertToSuppType(const u8_t f_suppType_ui8); private: /// @brief Set suppression request flag for a side. void setFlgReq(const ESide f_sideSupp_e) const; /// @brief Clear suppression request flag for a side. void clrFlgReq(const ESide f_sideSupp_e) const; //--------------------------------------------------------------------- // M E M B E R S //--------------------------------------------------------------------- /// (base) configurations of suppression source CConfSuppSrcBase m_confSuppSrcBase; }; // CSuppSourceBase 解释

7. **可能还有一些辅助函数**：如设置超时、设置重试次数等（如果有需要）。 ### 示例代码结构 下面是一个简化的CSuppSourceBase类的示例代码： cpp class CSuppSourceBase { public: virtual ~...

Error received from element alsasink: Could not get/set settings from/on resource. Debugging information: ../gst-plugins-base-1.22.11/ext/alsa/gstalsasink.c(640): set_hwparams (): /GstPipeline:my_pipeline/GstAlsaSink:alsasink: Unable to set hw params for playback: Invalid argument Error received from element alsasink: Could not get/set settings from/on resource. Debugging information: ../gst-plugins-base-1.22.11/ext/alsa/gstalsasink.c(963): gst_alsasink_prepare (): /GstPipeline:my_pipeline/GstAlsaSink:alsasink: Setting of hwparams failed: Invalid argument Error received from element alsasink: The stream is in the wrong format. Debugging information: ../gst-plugins-base-1.22.11/gst-libs/gst/audio/gstaudiobasesink.c(1193): gst_audio_base_sink_preroll (): /GstPipeline:my_pipeline/GstAlsaSink:alsasink: sink not negotiated. Error received from element wavparse0: Internal data stream error. Debugging information: ../gst-plugins-good-1.22.11/gst/wavparse/gstwavparse.c(2371): gst_wavparse_loop (): /GstPipeline:my_pipeline/GstURIDecodeBin:audio-source/GstDecodeBin:decodebin0/GstWavParse:wavparse0: streaming stopped, reason not-negotiated (-4) Error received from element alsasink: The stream is in the wrong format. Debugging information: ../gst-plugins-base-1.22.11/gst-libs/gst/audio/gstaudiobasesink.c(1119): gst_audio_base_sink_wait_event (): /GstPipeline:my_pipeline/GstAlsaSink:alsasink: Sink not negotiated before eos event.

1. alsasink硬件参数设置失败（Invalid argument） 2. 流格式协商失败（stream format negotiation error） 参考引用内容： 引用[1]提到GStreamer是一个强大的流媒体处理框架，能够处理音频和视频。 引用[2]...

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