错误使用 nnet.internal.cnngpu.convolveForward2D Unexpected error calling cuDNN: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED.

这个错误可能是由于使用 cuDNN 库时发生了执行失败。这可能是由于输入数据的维度不正确或者其他问题导致的。

以下是可能的解决方案：

1. 检查输入数据的维度是否正确，包括输入张量的大小、通道数、批次大小等等。

2. 确保您的 GPU 驱动程序和 cuDNN 库都是最新版本。

3. 您还可以尝试减少批次大小或输入张量的大小来减少内存使用量。

如果以上方法无法解决问题，您可以尝试使用 TensorFlow 的 `tf.debugging.enable_check_numerics` 函数来检查是否存在无效数字或 NaN 值。您还可以在 TensorFlow 中开启调试模式，以便更好地调试代码并查找问题。

相关问题

错误使用 nnet.cnn.TrainingOptionsADAM 'CustomLossFunction' 不是求解器 'adam' 的选项

`nnet.cnn.TrainingOptionsADAM` 是 MATLAB 中用于深度学习卷积神经网络（CNN）的训练工具箱 `Neural Network Toolbox` 中的一个结构体，主要用于配置使用 ADAM（Adaptive Moment Estimation）优化算法进行网络训练的选项。然而，`CustomLossFunction` 属性确实是 `TrainingOptions` 结构体的一部分，但它并不是直接与特定求解器如 ADAM 关联的。

错误地将 `CustomLossFunction` 设为 `'adam'` 或者将其放在 `TrainingOptionsADAM` 结构中，是因为这两个属性应该分开理解。`CustomLossFunction` 是指用户自定义的损失函数，而 `'adam'` 是指优化器类型，即选择如何更新网络权重。

正确的做法是这样的：

1. 定义你的自定义损失函数，比如 `my_custom_loss Function`
2. 使用 `TrainingOptions` 结构，设置优化器为 `'adam'`：

   options = trainingOptions('adam', ...
                             'InitialLearnRate', learn_rate, ...
                             'MaxEpochs', num_epochs);

3. 将自定义损失函数作为单独的参数添加到 `options`：

   options.CustomLossFunction = @my_custom_loss;

所以，你应该这样使用：

options = trainingOptions('adam'); % 不指定特定的 CustomLossFunction
options.LossFunction = 'custom'; % 表明我们要使用自定义的损失函数

然后，在调用 `trainNetwork` 函数时，带上你的 `options` 结构。

错误使用 nnet.cnn.TrainingOptionsSGDM 'LossFunction' 不是求解器 'sgdm' 的选项。

错误使用`nnet.cnn.TrainingOptionsSGDM`这个类通常发生在尝试配置卷积神经网络(CNN)训练时，特别是当你试图设置损失函数(LossFunction)，但选择了不适合 `sgdm` (Stochastic Gradient Descent with Momentum) 解算器的选项。`sgdm` 解算器通常需要的是像交叉熵(loss)、均方误差(mse)等特定的损失函数，而'LossFunction' 应该对应于`nnet.cnn.SolverDef`中的可用选项，如`"crossentropy"` 或 `"mse"`。

正确的做法应该是确保你的`TrainingOptionsSGDM`中的`loss` 属性设置了适当的损失函数，例如：

TrainingOptionsSGDM options = new TrainingOptionsSGDM {
    LearningRate = 0.01,
    BatchSize = 32,
    NumIterations = 1000,
    LossFunction = "crossentropy", // 或者 "mse"
    SolverMode = SolverMode.GPU
};

如果你不确定应该选择哪种损失函数，可以查阅相关的文档或者参考模型的具体需求。同时，确认你正在使用的深度学习库是否支持这种组合。