Traceback (most recent call last): File "D:/faster-rcnn-pytorch-master/predict.py", line 82, in <module> r_image = frcnn.detect_image(image, crop=crop, count=count) File "D:\faster-rcnn-pytorch-master\frcnn.py", line 146, in detect_image roi_cls_locs, roi_scores, rois, _ = self.net(images) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\parallel\data_parallel.py", line 150, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "D:\faster-rcnn-pytorch-master\nets\frcnn.py", line 84, in forward roi_cls_locs, roi_scores = self.head.forward(base_feature, rois, roi_indices, img_size) File "D:\faster-rcnn-pytorch-master\nets\classifier.py", line 102, in forward fc7 = self.classifier(pool) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 92, in forward input = module(input) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 92, in forward input = module(input) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "D:\faster-rcnn-pytorch-master\nets\resnet50.py", line 31, in forward out = self.conv2(out) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 343, in forward return self.conv2d_forward(input, self.weight) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 340, in conv2d_forward self.padding, self.dilation, self.groups) RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED这是什么错误
时间: 2023-07-24 13:15:21 浏览: 103
这个错误是由于cuDNN执行失败引起的。cuDNN是一个在GPU上加速深度神经网络计算的库。CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED表示cuDNN在执行过程中遇到了错误。
这个错误可能有多种原因,包括但不限于以下几点:
1. GPU驱动问题:请确保你的GPU驱动是最新的,并且与你使用的深度学习框架兼容。
2. CUDA版本问题:请确保你的CUDA版本与你使用的深度学习框架要求的CUDA版本匹配。
3. GPU显存不足:cuDNN可能需要大量的显存来执行计算。请确保你的GPU显存足够,并且没有被其他进程占用。
4. 网络结构问题:某些网络结构可能不适用于cuDNN加速,你可以尝试修改网络结构或者使用其他的深度学习框架。
如果以上解决方法都不起作用,你可以尝试搜索相关的错误信息来获取更多的帮助,或者向相关的开发者社区寻求支持。
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Traceback (most recent call last): File "D:/SRP/源码/111/faster-rcnn-pytorch-master/predict.py", line 14, in <module> frcnn = FRCNN() File "D:\SRP\源码\111\faster-rcnn-pytorch-master\frcnn.py", line 80, in __init__ self.std = self.std.cuda() File "D:\Anaconda\Anaconda3\envs\shiyan\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
这个错误提示说明你的 PyTorch 没有启用 CUDA,也就是说你的 PyTorch 不能在 GPU 上运行。你需要检查你的 PyTorch 安装是否正确以及是否启用了 CUDA。如果你的 PyTorch 安装正确并已启用 CUDA,但仍然出现这个错误,你可以尝试重新安装 PyTorch,并确保你的 GPU 驱动程序已正确安装。
Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/docker-compose", line 33, in <module>
这是一个常见的错误信息,它通常出现在使用Docker Compose命令时。该错误消息表明在执行docker-compose命令时发生了异常,并且异常的详细信息将被打印出来。
"Traceback (most recent call last)"表示异常追踪的开始,它会显示异常发生的位置和调用堆栈。
"File "/usr/bin/docker-compose", line 33, in <module>"表示异常发生在docker-compose命令的执行文件中的第33行。
要解决这个问题,你可以查看异常追踪中的详细信息,以确定导致异常的原因。通常,这可能是由于配置错误、依赖项问题或命令语法错误引起的。
如果你能提供更多的上下文信息,例如你执行的具体命令和相关配置文件内容,我可以给出更具体的建议。