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 11:15:21 浏览: 268
Mac下anaconda中Spyder打开报错Traceback(most recent call last)…问题
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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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