ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 28] No space left on device
由于是docker环境
所以把 /tmp目录下的文件清理一下,这个方法没用。。。。
重新链接一个tmp的时候需要注意一下目录
cd ~
mkdir tmp
pwd #查看当前tmp的路径
export TMPDIR=当前tmp的路径 #注意,这里有的写的是TMPDIR=$home/tmp 这需要根据你创建的tmp的目录
#然后再安装就好了,安装如果网络问题,用豆瓣的源
pip install kornia -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory——docker容器内问题报错
apt-get update
apt install libgl1-mesa-glx
ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory
apt-get update
apt-get install libglib2.0-dev
RuntimeError: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 10010). Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx Alternatively, go to: https://pytorch.org to install a PyTorch version that has been compiled with your version of the CUDA driver.
原因:pytorch版本过新,而cuda版本太老,两者无法匹配。cuda版本是服务器的,我们无法更改,所以重新下载torch和torchvision
查看服务器信息:
cat /usr/local/cuda/version.txt
## CUDA Version 10.1.243
>>> torch.__version__
## '1.10.0+cu102'
>>> torchvision.__version__
## '0.6.0a0+82fd1c8'
查看官网环境:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/,可以看到CUDA 10.1对应着:
# CUDA 10.1
pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
重新下载即可
然后下载的过程中又报错了。。。No space left on device…
第N次报错了。。。。
Get https://registry-1.docker.io/v2/: x509: certificate is valid for nba-data.armis.com, nba-manage.armis.com, not registry-1.docker.io
在docker拉取镜像时出现上面的错误
Linux服务器时间不同步引起的:
ntpdate cn.pool.ntp.org
我去。。。macos也可以装nvdiffrast,看来遇事不能先下结论,要先尝试!!!