./src/convolutional_layer.c:153:13: error: 'CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT' undeclared (first use in this function) 153 | CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT, | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

这个错误是由于在 convolutional_layer.c 文件的第 153 行中使用了未声明的 CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT 变量导致的。可能是您的代码中缺少了必要的头文件或库文件，或者您的代码中使用了不兼容的版本。建议您检查代码并确保所有必要的头文件和库文件都已正确包含。

相关问题

make: *** [Makefile:171: obj/convolutional_kernels.o] Error 1

这个错误通常表示在编译生成`convolutional_kernels.o`目标文件时出现了问题。一般情况下，这可能是由于以下几个原因导致的：

1. 缺少相关的依赖项：请确保您已正确安装和配置了所需的依赖项。这包括适当的CUDA工具包、OpenCV等。

2. 编译器或链接器错误：可能存在编译器或链接器配置错误。请检查您的编译器和链接器设置，并确保它们与您的系统和库文件匹配。

3. 源代码错误：检查您的源代码，特别是与`convolutional_kernels.o`相关的部分，以确保没有语法错误或逻辑错误。

4. 硬件或环境问题：某些情况下，错误可能与硬件或环境相关。请确保您的硬件设备正常工作，并且您的环境变量和路径设置正确。

如果您可以提供更多的错误信息、源代码或详细步骤，我可以更准确地帮助您解决问题。

cuDNN Error: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM

cuDNN Error: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM是cuDNN库的一个错误状态码，表示参数传递错误。具体的错误可能是由于某个参数的值不合法或者超出了允许的范围所引起的。

根据引用中的错误信息，可能是在文件E:\darknet\src中的convolutional_kernels.cu的forward_convolutional_layer_gpu()函数中出现了这个错误。然而，根据引用中的代码片段，很难确定具体的错误原因。需要更多的上下文信息来进一步分析问题。

针对cuDNN Error: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM错误，你可以检查以下几点：
1. 检查配置文件yolov4-tiny.cfg中的batch和subdivisions参数是否设置过大。如果设置过大，可能导致GPU一次处理的数据过大，从而引发崩溃。
2. 确保cuDNN库的版本与你使用的深度学习框架的版本兼容。如果版本不兼容，可能会导致参数传递错误。
3. 检查其他相关的参数设置，如输入数据的尺寸、卷积核的尺寸等，确保它们的数值合理且符合要求。

如果以上方法都无法解决问题，你可能需要进一步调试和分析代码，以确定具体的错误原因，并根据错误信息进行修复。