error: #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 6 are not supported!

错误的解决方式很简单,就是安装低版本gcc和g++,并创建链接或更改gcc各版本的优先级。

此处为以后考虑安装了gcc-6和g++-6,大家可以自行决定版本,只要比错误中提到的支持上限小就没问题

sudo apt-get install gcc-6

sudo apt-get install g++-6

而后二选一

推荐第二种选择

创建软链接:

sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda/bin/gcc

sudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda/bin/g++

更改gcc各版本的优先级

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6
error: #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 6 are not supported!错误的解决方式很简单,就是安装低版本gcc和g++,并创建链接或更改gcc各版本的优先级。 此处为以后考虑安装了gcc-6和g++-6,大家可以自行决定版本,只要比错误中提到的支持上限小就没问题sudo apt-...
更改 gcc 默认 版本 ( gcc 版本 降级/升级) Ubuntu系统升级到16.04以后, gcc 版本 变为6.2,编译比较老的项目编译不过,需要将 gcc 版本 降级到ubunt14.04时候4.8 版本 . 可以让系统存在两个 gcc 版本 ,4.8和6.2,但是默认的 gcc 版本 为4.8(编译老的项目,直接make).而更高的 版本 6.2则可以留着供自己平时指定使用. 按照如下步骤即可: (1)在Ubuntu
为nvcc编译器指定特定 版本 gcc :由于linux中可以有多个 版本 gcc 和g++,我们可以为系统默认的 gcc 和g++指定特定的默认 版本 ,但是对于 cuda 的nvcc来说有更方便的方法,那就是nvcc会优先读取自身路径下的 gcc 然后如果没有再读取系统默认路径下的 gcc ,因此我们只需要为nvcc设置特定 版本 gcc 的软连接即可: 然后可以正常编译
welcome to my blog 问题# error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 6 are not supported!, CUDA 9.1不 支持 版本 gcc 解决方法一: 安装低 版本 gcc , 然后使用update-alternatives命令可以自由地切换不同 版本 gcc 如下图的两句命令, 安装了低 版本 gcc 和g...
当我在运行make.sh脚本的时候,出现以下错误: error : # error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 6 are not supported! 经过一番谷歌,尝试到可用的解决办法是: 修改 gcc 版本 ,具体操作如下: sudo rm /usr/local/ cuda /bin/ gcc sudo rm /usr/loc...
因为ubuntu 11.10的 gcc 版本 是4.6,相对来说太高了,一些语法规则与以前的不兼容,会出现一些错误,导致不能编译。因此需要更改下 gcc 的默认 版本 。 通过 gcc -v可以查看 gcc 版本 更改 gcc 与g++ 版本 步骤如下: 1,先安装 gcc 与g++的4.4 版本 sudo apt-get install gcc -4.4   sudo apt-get install g++-4.4
qq_43146706: 请问博主,我那个代码跑的时候没有error,只有一个warning是DeprecationWarning: Please use `csc_matrix` from the `scipy.sparse` namespace, the `scipy.sparse.csc` namespace is deprecated,但是还是有生成model.pkl的,但是在其他地方调用model.pkl的时候,出现No module named 'scipy.sparse._csc'这个错误,不知道怎么解决,调用的代码是这句: with open(model_path, 'rb') as f: params = pickle.load(f)