torch.backends.cudnn.deterministic

目录 1、问题展示 2.问题原因 3.问题解决方案 4、修改代码如下 4.1 修改前 4.2修改后 5、代码执行结果 从问题中可以看到 ：module  是设置成 backend_interagg 即 backend  是 agg  从源码中，我们可以看到，matplotlib.pylot 的默认 backend 是设置成agg的 源码 修改backend 方案,由于是通过 ma

 在更新Flutter 3.10.0 后编译项目出现上线这样的提示，原因是在Flutter 3.10.0后 iOS 默认使用开始使用 Impeller  。在 3.7 版本中 Impeller 就被引入用于未来替换 Skia ，Flutter 团队面对 Skia 上越来越多的问题无法有效快速推进，所以走上了自研 Impeller 的道路。关闭这个提示，只需把

ImportError: Cannot load backend \\\'TkAgg\\\' which requires the \\\'tk\\\' interactive framework, as \\\'qt\\\' is currently running 出现了一个类似标题的Importerror:\\\" Inflorror:无法加载后端\\\'tkagg\\\'，它需要\\\" TK\\\"交互式框架，因为\\\"无头\\\"当前正在运行\\\" 这是刚开始的样子： 把plt放在TKAgg之后  这样就完美解决  

问题描述：在跑YOLOV5S代码时，出现了下面这个错误。 原因分析：网上说的是cuda的版本和torch的版本不对应。但是自己明明是在pytorch的官网上下载的呀，并且自己的电脑上的cuda版本是11.8，但是pytorch官网上的cuda的最高版本是11.7，我复制里面的命令安装的，但是运行还是出现

NotImplementedError: Could not run \\\'torchvision::nms\\\' with arguments from the \\\'CUDA\\\' backend. This could be because the operator doesn\\\'t exist for this backend, or was omitted during the selective/custom build process (if using custom build). If you are a Facebook employee using PyTorch on mobile, please visit https://fburl.com/ptmfixes for possible resoluti

2023-04-21记录，来自我的博文RK3588在SSH上启动OpenCV报错：Can‘t initialize GTK backend in function ‘cvInitSystem‘ 环境：ubunt20.04、RK3588、OpenCV3.4.16 SSH终端：Win10 在SSH终端上，编译运行RK3588上的OpenCV3.4.16自带的 C++ 示例代码： topeet@iTOP-RK3588:~/Downloads/opencv-3.4.16/samples/cpp/example_cmake/build $

问题描述： 利用PyCharm中Matplotlib绘图时，出现AttributeError: module ‘backend_interagg’ has no attribute \\\'FigureCanvas’错误。 问题原因及解决方法： matplotlib版本过高，需要降低matplotlib版本。 注：现有matplotlib版本为3.6.0，将其降低为3.5.0 至此，问题得以解决！

无法启动服务器：扩展后端错误-rsp错误-社区服务器连接器无法启动-“启动器.start没有结果” 在使用VScode部署tomcat的时候，使用Community Server Connectord的时候遇到这个bug  JDK版本是11  虽然不知道是什么问题，但是只要把Community Server Connector更换成 0.25.7 的版本就能安装本地的

最近在服务器上配置环境遇到了xarray读取nc数据的相关问题，折腾了一下午终于解决了，记录下来，希望帮助后来人。具体报错如下 想要解决该问题只需要 两步： 【1】下载相关依赖包 ​​​​​​​ 可以发现已经明显提示了 缺少IO backends ，可到给出的网址中寻求解答。

最近在服务器上跑Deeplabv3进行语义分割时，需要使用GPU版的pytorch。 我在Anaconda下配置了适配服务器CUDA的pytorch，但是报错如下，（下图无限接近于我的错误，但是我忘记截图我的报错了，所以用了下面这张网图） 可以看到每次报错都在 conv.py 这个文件，就是在做 CNN 运算时出

由于minio报了一个安全漏洞（MinIO verify 接口敏感信息泄露漏洞分析(CVE-2023-28432)_minio 漏洞_超酸柠檬的博客-CSDN博客），以至于公司需要升级minio版本，但是我发现使用最新版本的minio后minio无法正常启动了。由于之前就是单机部署，因此这次还是单机部署，结果却启动不起来了

文章指引：Win10 安装 Tensorrt和torch2trt教程 系统 ：Win10 显卡 ：NVIDIA GeForce RTX 3090 cuda版本 ：CUDA 11.6.2 python版本 ：3.9 TensorRT安装版本 ：8.5.1.7 在使用TensorRT-8.5.1.7，发布模型和推理发布的trt模型时出现警告，TensorRT was linked against cudnn 8.6.0 but loaded cudnn 8.3.2 (类似问题见文章 [1] ）

一、直接安装cudnn 二、查找合适版本安装 三、查看安装好的cudnn 安装之前先确定CUDA已安装成功。请点击此处查看如何在linux环境下查看自己的CUDA及版本。 一、直接安装 可在终端输入命令：conda install cudnn 即可安装cudnn，conda会自动匹配合适的版本。 二、如果上述方法未安装

官网链接 cuda的安装步骤是“傻瓜式”的安装，建议安装在C盘，无需修改默认路径，下面列举几个重要的安装步骤 打开cmd，输入nvcc --version查看版本号，输入set cuda查看设置的环境变量 下载前需要登录或者注册，链接如下： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 登录完毕后，再

Linux系统为 Ubuntu 18.04，显卡为GeForce RTX 3060 ，驱动版本号为515.57，安装CUDA 11.7。 下载CUDNN，官网地址。（需要注册）     进入到下载的目录下，进行解压：  将解压后的文件拷贝到CUDA对应的安装目录下,并更改文件属性： 查看版本号：