NVCC src/caffe/util/math_functions.cu】的更多相关文章

解决办法:由于安装的cuda版本是7.5,当前下载的caffe版本比较新,需要修改里面的makefile文件,屏蔽下面的代码,cuda<8.0 In the Makefile.example, try commenting out the *_60 and *_61 lines (for compatibility with CUDA < 8.0). CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \ -gencode arch=compute…
解决办法: 修改:Makefile.config INCLUDE_DIRS /usr/include/hdf5/serial/ 修改:Makefile LIBRARIES hdf5_hl and hdf5 改为 hdf5_serial_hl ,hdf5_serial 其他make all之前的报错信息见:https://blog.csdn.net/forest_world/article/details/51371560…
在搭建caffe的环境时出现错误: .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.h:23:35: fatal error: google/protobuf/arena.h: 没有那个文件 错误原因,在caffe安装之前安装了annoconda3.6的版本,版本中自带了protobuf3.x版本,对caffe的编译环境产生了影响 解决办法:重新下载protobuf2.x版本,在Makefile文件中进行相关的设置即可…
错误描述 src/caffe/net.:: fatal error: hdf5.h: No such : recipe 操作过程 step1: 在Makefile.config文件更改INCLUDE_DIRS和LIBRARY_DIRS的内容,添加/usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS,也就是把下面第一行代码改为第二行代码. #INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include #LIBRARY_DIR…
Pytorch报错:cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMath.cu:26 这种问题是网上比较常见的,一般的原因就是Label没有从0开始导致数组或者tensor超出范围.我这次也是这个原因,具体来说,是由于使用了nll_loss造成的.关于NLLLoss,可以看我的这篇文章. 在计算NLLLoss时,要算X_label,但是输入的lab…
当中用到一个宏定义CUDA_KERNEL_LOOP 在common.hpp中有. #defineCUDA_KERNEL_LOOP(i,n) \ for(inti = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; \ i < (n); \ i +=blockDim.x * gridDim.x) 先看看caffe採取的线程格和线程块的维数设计, 还是从common.hpp能够看到 CAFFE_CUDA_NUM_THREADS CAFFE_GET_BLOCKS(cons…
错误原因: 1.计算机没有安装GPU 2.有GPU但是NVCCFLAGS设置错误 解决方法: 1.对没有GPU的计算机,需要将Makefile中的CPU之前的#注释去掉,是的caffe运行的处理器进行更换 2.对于GPU环境的计算机,需要将Makefile中的NVCCFLAGS的设置更改 将:NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)改为:NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CX…
洋洋洒洒一大篇,就没截图了,这几天一直在折腾这个东西,实在没办法,不想用Linux但是,为了Caffe,只能如此了,安装这些东西,遇到很多问题,每个问题都要折磨很久,大概第一次就是这样的.想想,之后应用,应该还会遇到很多问题吧,不过没办法了,骑虎难下!!这里有个建议是,如果将来要做大数据集,最好事先给Linux留多点空间,比如Imagenet,估计500G都不为过.另外,请阅读完,至少一个部分再进行动手操作,避免多余的工作,写作能力有限,尽请见谅.        这篇安装指南,适合零基础,新手操…
今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比如10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依然是 卷积核的个数. 可以查看常用模型,比如lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的,我们可以添加…
今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比方10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依旧是 卷积核的个数. 能够查看经常使用模型.比方lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的.我们能够…