Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error  这个有可能是显存不足造成的,或者网络参数不对造成的 check failed status == cudnn_status_success (4 vs. 0) cudnn_status_internal_error 需要加sudo运行…

在实际项目中出现的该问题,起初以为是cudnn版本的问题,后来才定位到在网络进行reshape操作的时候 input_layer->Reshape({(), input_layer->shape(), input_layer->shape()}); 如上所示,第一个参数是输入图片的尺寸,在实际的视频中,输入的图片尺寸有可能为0,那么在reshape操作的时候就会报错. 在外层加一个保护就好了.…

I0930 21:23:15.115576 30918 solver.cpp:281] Learning Rate Policy: multistepF0930 21:23:17.263314 31011 math_functions.cu:121] Check failed: status == CUBLAS_STATUS_SUCCESS (11 vs. 0) CUBLAS_STATUS_MAPPING_ERROR*** Check failure stack trace: ***F0930…

Error描述: aita@aita-Alienware-Area-51-R5:~/AITA2/daisida/ssd-github/caffe$ make runtest -j8 .build_release/tools/caffe caffe: command line brew usage: caffe <command> <args> commands: train train or finetune a model test score a model device_qu…

I0415 15:03:37.603461 27311 solver.cpp:42] Solver scaffolding done.I0415 15:03:37.603549 27311 solver.cpp:247] Solving AlexNetI0415 15:03:37.603559 27311 solver.cpp:248] Learning Rate Policy: stepI0415 15:03:37.749981 27311 solver.cpp:214] Iteration…

错误: im2col.cu:61] Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0)  invalid device function 原因:由于Makefile.config里面只对cuda8.0一下的架构编译cuda程序,所以采用cuda8.0后cuda程序没有被编译 解决:修改Makefile.config中的 CUDA_ARCH 添加 -gencode arch=compute_61,code=sm_61 计算能力可以参考下面链接添加合适的架构参数…

这是由于GPU数量不匹配造成的,如果训练自己的数据,那么我们只需要将solver.prototxt文件中的device_id项改为自己的GPU块数,一块就是0,两块就是1,以此类推. 但是SSD配置时的例子是将训练语句整合成一个python文件ssd_pascal.py,所以需要改此代码.相关配置训练方法请参看转载博文:http://blog.csdn.net/xunan003/article/details/78427446 解决方法:将ssd_pascal.py文件中第332行gpus =…

在Windows7下调用vs2013生成的Caffe静态库时经常会提示Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type的错误,如下图: 这里参考网上资料汇总了几种解决方法: 1.      不使用Caffe的静态库,直接将Caffe的source加入到main工程中: 2.      将Caffe编译成动态库: 3.      使用Caffe静态库,新建一个caffe_layers_registry.hpp头…

最近在复现R-CNN一系列的实验时,配置代码环境真是花费了不少时间.由于对MATLAB不熟悉,实验采用的都是github上rbg大神的Python版本.在配置Faster R-CNN时,编译没有问题,一运行 ./tools/demo.py --net zf  就会出现如下错误: <span style="font-size:14px;">Loaded network ./data/faster_rcnn_models/ZF_faster_rcnn_final.caffemo…

前言 安装好CUDA.CUDNN.NVIDIA driver之后,使用mxnet框架的时候出现该错误,本文记录该问题的解决方法. 环境 ubuntu 16.04 MxNet Cuda9.0 Nvidia driver 384 error terminate called after throwing an instance of 'dmlc::Error' what(): [::] /home/travis/build/dmlc/mxnet-distro/mxnet-build/3rdparty…