项目场景：尝试运行votenetbaseline服务器环境：NVIDIARTX3090Pytorch1.8.1CUDA11.1问题描述在rundemo的时候尝试对pointnet2的一众cpp文件进行编译，运行pythonsetup.pyinstall时出现报错，报错信息为‘ubprocess.CalledProcessError:Command‘[‘ninja‘,‘-v‘]‘returnednonzeroexitstate1’原因分析：pytorch版本和源代码所使用的pytorch版本不一致解决方案：这里搜罗了网上许多解决方案大致可以分为三种：1.对pytorch版本降级到1.5以下（懒得
目前使用的环境如下:OS: Windows11Pro22H222624.1610QtCreator10.0QtCreatorBuildSystem:CMake,Qt6.5.0MinGW64-bit编译信息如下,错误貌似与AotoMoc有关:11:23:34:RunningstepsforprojectErrorRecurrenceApp...11:23:34:Starting:"C:\Qt\Tools\CMake_64\bin\cmake.exe"--buildC:/Users/Administrator/Documents/QTCProjects/build-ErrorRecurrence-
根据我得到的信息，在Android7构建系统中:Go为Soong提供构建支持。Soong不使用make，而是加载.bp/.mk文件，并输出.ninja文件。Ninja加载.ninja文件并构建源代码。而且我还在helppage中找到了CMake包含一个Ninja生成器。编辑:CMake包含在platform/prebuilts中,但不包括在Android7manifests中但是我又检查了android代码，在/external下的一些脚本中调用了很多CMakeLists.txt和CMake。./external/clang/CMakeLists.txt:686:get_cmake_p
根据我得到的信息，在Android7构建系统中:Go为Soong提供构建支持。Soong不使用make，而是加载.bp/.mk文件，并输出.ninja文件。Ninja加载.ninja文件并构建源代码。而且我还在helppage中找到了CMake包含一个Ninja生成器。编辑:CMake包含在platform/prebuilts中,但不包括在Android7manifests中但是我又检查了android代码，在/external下的一些脚本中调用了很多CMakeLists.txt和CMake。./external/clang/CMakeLists.txt:686:get_cmake_p
我用C语言编写了一个消耗大量内存(数百万个小块)的库。我写了一个使用这个库的c程序。我编写了一个使用相同库的java程序。Java程序是围绕库的一个非常薄的层。基本上只有一种native方法被调用，完成所有工作并在数小时后返回。Java和使用java调用接口(interface)的native库之间没有进一步的通信。也没有消耗大量内存的Java对象。所以c程序和Java程序很相似。整个计算/内存分配发生在native库中。仍然。执行时，c程序消耗3GB内存。但是Java程序消耗了4.3GB!(顶部报告的VIRT数量)我检查了Java进程的内存映射(使用pmap)。图书馆只使用了40MB
我用C语言编写了一个消耗大量内存(数百万个小块)的库。我写了一个使用这个库的c程序。我编写了一个使用相同库的java程序。Java程序是围绕库的一个非常薄的层。基本上只有一种native方法被调用，完成所有工作并在数小时后返回。Java和使用java调用接口(interface)的native库之间没有进一步的通信。也没有消耗大量内存的Java对象。所以c程序和Java程序很相似。整个计算/内存分配发生在native库中。仍然。执行时，c程序消耗3GB内存。但是Java程序消耗了4.3GB!(顶部报告的VIRT数量)我检查了Java进程的内存映射(使用pmap)。图书馆只使用了40MB
最近开始研究OpenHarmony，发现大多数鸿蒙系统的组件的编译构建都是用gn和ninjia完成的。之前在编译Google开源的代码时有过接触，但是没有对其进行深入学习使用，只知道它是谷歌弄出来的替代make的东西，据说相对于GUNmake速度有了好几倍的提升。既然是比Make更加优秀的东西，自然值得引荐使用。这可能也是鸿蒙选择使用它进行代码构建最直接的原因吧。我将从下面五个方面对其进行学习运用。 1.什么是ninjia？ninjia是一个致力于速度的小型编译系统工具(类似于Make编译工具)其主要有两个特点:1.可以通过其他高级的编译系统生产其输入文件。2.它的设计就是为了更快的编
Part1(RAM)Part2(CPUcaches)Part3(Virtualmemory)Part4(NUMAsystems)Part5(Whatprogrammerscando-cacheoptimization)Part6(Whatprogrammerscando-multi-threadedoptimizations)Part7(Memoryperformancetools)Part8(Futuretechnologies)Part9(Appendicesandbibliography)原文：原始出处原文：Whateveryprogrammershouldknowaboutmemory
Deveco引入PaddleLite之后报错：ninja:error:'D:/Harmony/YoloHM/entry/PaddleLite/cxx/libs/libpaddle_light_api_shared.so',neededby'D:/Harmony/YoloHM/entry/build/intermediates/cmake/debug/obj/arm64-v8a/libNative.so',missingandnoknownruletomakeitCmakethreadorg.gradle.api.GradleException:nativebuildcmakeexecutefa
问题描述NinjaisrequiredtoloadC++extensions在跑一份代码时，由于该代码中需要调用torch/utils/cpp_extension.py文件，而此时又未安装ninja库，所以会出现如下错误：RuntimeError:NinjaisrequiredtoloadC++extensions此时问题只在于未安装ninja库，解决方法如下：pipinstallninjaPS什么是Ninja？在传统的C/C++等项目构建时，通常会采用make系统使用Makefile文件来进行整个项目的编译构建，通过Makefile中指定的编译所依赖的规则使得程序的构建非常简单，并且在复杂项
