写在前面
很长时间没有写 post 了，这是因为编译原理、机器学习导论的实验和作业以及大创项目相关的工作累得让我喘不过气来再学一些东西。推免拉力赛已经开始了，我想之后会越来越忙。南大今年把夏令营提前得太早了，真是人心惶惶。
Anyway,这一条是对于我这段时间跑项目遇到过的各种奇奇怪怪报错解决方法的总结，在这里记录一下以备不时之需。
正文
arch_list[-1] += '+PTX' IndexError: list index out of range
这是 pytorch / extension-cpp 项目中常见的错误。原因很有可能是没有找到可用的 CUDA 设备，这种时候还是检查一下 CUDA 吧。
CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()
UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 804: forward compatibility was attempted on non supported HW...
这时候一般是 CUDA 的库不匹配，如果输入 nvidia-smi，大概率会报出如下错误：
Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch
NVML library version: 535.171
这个问题出现的原因是kernel mod 的 Nvidia driver 的版本没有更新，一般情况下，重启机器就能够解决，如果因为某些原因不能够重启的话，也有办法reload kernel mod。详情请参照：
mm相关：TypeError: FormatCode() got an unexpected keyword argument ‘verify‘
用 mm 框架的时候报的错。这是因为环境里yapf版本过高，目前版本为 0.40.2。直接卸载重装：
pip uninstall yapf
pip install yapf==0.40.1
即可解决问题。
mm相关：ImportError: cannot import name 'Config' from 'mmcv'
在mmcv 2.0.0中，Config已移动到mmengine，进行如下修改即可：
from mmengine.config import Config
mm安装相关
类似 pytorch, mm相关库也有自己的安装命令生成网站：
https://mmcv.readthedocs.io/zh-cn/latest/get_started/installation.html
这里必须吐槽一句，作为mars自己的项目，在自己的框架已经更新了2年之后还不迁移一下，只能在旧框架上堆代码。最后我还是放弃了升级mm库，因为问题实在是太多了。
不过事实上 NMP 不需要严格按照文档配置
cd neural_map_prior/mmdetection3d
python setup.py develop
这一步的成功率很低，事实上它除了mmdetection3d之外还会装一些没用的东西，不管就好，只要能跑起来就ok
c 相关
有时候与C相关的库比python相关库更容易出问题。mm里面就有大量用C写的部分。当然用C会写得更快，但是可能会消耗程序员的时间去处理版本问题。
error: parameter packs not expanded with ‘...’
这是编译的时候报的错误，和 gcc g++ 版本有关。可以手动降版本：
sudo apt install gcc-10 g++-10
export CC=/usr/bin/gcc-10
export CXX=/usr/bin/g++-10
THC/THC.h: No such file or directory
这是因为 pytorch 在 1.11 移除了 THC/THC.h ，所以降 pytorch 版本是可以解决这个问题的。