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

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。

相关问题

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。

D:\Python37\python.exe D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/load-forecasting-demo-master/predict.py Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/load-forecasting-demo-master/predict.py", line 6, in <module> from transform_data import combine_load_weather_df File "D:\PycharmProjects\TensorFlow\Load-forecasting\load-forecasting-demo-master\transform_data.py", line 10, in <module> from geopy.geocoders import Nominatim ModuleNotFoundError: No module named 'geopy'

根据您提供的错误信息，看起来在运行脚本时出现了模块导入错误。在 `predict.py` 文件的第6行，无法导入名为 `combine_load_weather_df` 的模块。

这个错误通常是由于缺少依赖库引起的，可能需要安装或配置相应的模块。

根据错误信息，还缺少名为 `geopy` 的模块。请确保您已经安装了 `geopy` 库，并且版本兼容。

您可以使用以下命令使用 `pip` 安装该库：

pip install geopy

如果该库已经安装，请确保它在您的环境中可用。有时，库的安装路径可能与脚本中的导入语句不匹配，导致无法找到该模块。您可以通过在脚本中添加以下代码来检查库的安装路径：

import sys
print(sys.path)

这将打印出 Python 解释器搜索模块的路径列表。确保您安装的 `geopy` 库位于其中之一。

如果问题仍然存在，请提供更多关于项目结构、依赖库和相关代码文件的信息，我将尽力提供更多帮助。