Lin Manhui
Lin Manhui
你好，使用CUDA driver version为12而runtime version为11.7是没有问题的，CUDA runtime version只需小于等于driver version即可。 对于错误： > Could not load library libcublasLt.so.12. Error: libcublasLt.so.12: cannot open shared object file: No such file or directory 可能的原因是，cudatoolkit 11.7未正常安装或者无法被程序识别。请确认环境变量是否已正确配置，尤其注意机器上是否存在多个版本cudatoolkit共存的情况。
除了编译器NVCC，在编译/构建过程中一般还会涉及一些一些运行时库，例如`libcublasLt.so.12`等。为此，请确保cudatoolkit 11.7存放so共享库文件的路径能够被`LD_LIBRARY_PATH`环境变量检索到（NVCC是一个可执行文件，一般在`bin`目录中，通过`PATH`环境变量检索到，这一点和共享库不同）。
抱歉，我想先前我可能误解你的意思了……请问你在本地安装的PaddlePaddle版本是哪一个呀？
我认为这个安装方式应该没问题，但看起来目前安装的`paddlepaddle-gpu`的`2.4.2.post117`这个版本依赖于CUDA 12的动态库，这是违反直觉的（理论上应该依赖cuda runtime而不是cuda driver？）。考虑到这是一个paddlepaddle框架安装问题，暂时还没有涉及到paddleseg库的层面，我建议可以移步[Paddle框架issue区](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues)提问，那里会有更专业的同学提供解答~
There are a bunch of reasons causing a segmentation fault, and I think the first thing is to check if the inference library is perperly built on your machine. Please...
请确认使用的数据集标签中是否带有254这一数值。指定的类别数（`num_classes`）是3，因此254是一个非法类别。
> 用EISeg的伪彩色标注图（_pseudo图）就不行，用EISeg灰度标注图才行 可以尝试一下用`PIL.Image.open`读入伪彩色标注图后取值是否为从0开始的连续数值，例如： ```python import numpy as np from PIL import Image im = np.asarray(Image.open({伪彩色标注图路径})) print(np.unique(im)) ``` 在图像中存在3个类别时，输出应该是`[0, 1, 2]`。 若上述条件不满足，则说明伪彩色标注图存在问题，不能直接用于模型训练。
Please add the `--recursive` option when cloning the repo.
请问脚本是在`src`目录执行的吗？如果使用相对路径`../exp/levircd`的话，需要确保运行脚本时的工作目录在`src`～
理论上应该是会自动创建的，我不确定是不是Windows系统路径的问题，可以试试用绝对路径～