CAFFE 报错 Check failed: error == cudaSuccess (74 vs. 0) misaligned address的简单解决方法

Check failed: error == cudaSuccess (74 vs. 0) misaligned address 以下摘自github hoszbh的回答 https://github.com/BVLC/caffe/issues/5729 modifying cudnn_conv_layer.cpp and aligning the address to be multiples of 32. You can insert tow lines of code before size_t total_max_workspace = ... as follow: size_t m=32; max_workspace = (max_workspace + m-1) / m * m; 立即下载

Check failed: error == cudaSuccess (74 vs. 0) misaligned address

在caffe库中找到src\caffe\layers\cudnn_conv_layer.cpp
在文件cudnn_caffe_layer.cpp文件中,查找
size_t total_max_workspace = max_workspace * (this->group_ * CUDNN_STREAMS_PER_GROUP);
在该行的上面添加如下代码:

size_t m = 32;
max_workspace = (max_workspace + m - 1) / m * m; //align address to be multiples of m

在文件cudnn_caffe_layer.cpp文件中,查找
for (int g = 0; g < (this->group_ * CUDNN_STREAMS_PER_GROUP); g++)
在for循环大括号里加入

workspace[g] = reinterpret_cast<char *>(workspaceData)+g*max_workspace;

亲测绝对可用,不能用欢迎投诉 goalin_shi@163.com

YOLO26涨点改进 | 全网独家创新、检测头Head改进篇 | AAAI 2026 | 使用StripConvHead改进YOLO26的检测头,处理小目标、遮挡小目标检测有效涨点,助力高效发论文 🔥本文给大家介绍使用StripConv条形卷积改进 YOLO26的检测头,可以显著提高模型在高纵横比物体检测、目标定位和多尺度物体检测方面的表现。StripConv条形卷积能够更有效地捕捉细长物体的特征,提升定位精度,并通过简化卷积核设计减少计算冗余,优化计算效率。此外,该改进增强了 YOLO26对复杂场景和实时任务的适应能力,特别适用于遥感图像目标检测、小目标检测等领域。具体怎么使用请看全文。摘要:随着遥感物体检测的快速发展,检测高纵横比物体仍然是一个挑战性问题。 阅读详情

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