错误== cudaSuccess（11 vs.0）无效参数 ＃error == cudaSuccess (11 vs. 0) invalid argument #28

最新推荐文章于 2023-12-05 10:23:18 发布
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本文讨论了在使用RCNN项目中遇到的CUDA错误(cudaSuccess(11vs.0))，这是一个关于无效参数的问题，常见于GPU编程与深度学习环境中。

https://github.com/rbgirshick/rcnn/issues/28
error == cudaSuccess (11 vs. 0) invalid argument #28

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caffe深度学习【十八】Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) invalid device function
volcano_Lin 的博客
11-26 2499
今天想跑一下行为识别的C3D算法，但是发现出现如下错误： Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) invalid device function   查了下原因，网上说是 最大能力编译版本不对， 如果提示invaild argument，说明batchsize还是太大了，爆了缓存 而我的是invalid device functi...
Check failed: error == cudaSuccess (74 vs. 0) misaligned address
01-08
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;
MLKP复现的那些坑以及cuda Success 11 vs.0错误解决
xiaqi4145
03-12 1033
cudnn版本： cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 如下图 5.0.5 5.1.10版本都是可以的 CUDA8 搭配 CUDNN7是跑不通的，反正我是没运行成功。 用下面2行命令切换cudnn版本： sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/inc...
vs2012 fread传参错误导致的22, Invalid Argument
来说意义非凡3
03-23 1838
在调用fread的时候，传参不注意导致的一个问题：初始内存大小： buf[512]; fread(buf, 1, 1024, fp); -> 得到errno = 22 fread 调用 -> /* define the normal version */ size_t __cdecl _fread_nolock_s( void *buffer, size_t buff...
已经解决：OpenPose报错：error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory
ayouayouwei
09-21 1万+
报错 在运行OpenPose里的Demo时候，报错了：error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory，内存溢出，这里的内存应该是显卡里的内存把。 电脑配置 本人电脑显卡就2个G，根据官方说明 默认的caffe需要12G的显存，但是如果我们使用cuDNN的话，对应不同的模式可以降低到大约2.2G或者1.5G，而不设置的时候默认模式是BODY_25模式，故...
解决问题Check failed: error == cudaSuccess (35 vs. 0) CUDA driver version is insufficient for CUDA runti
牛肉胡辣汤
12-05 1493
这个错误一般表示你的CUDA驱动版本不兼容当前的CUDA运行时版本。这篇文章将向你展示如何解决这个问题。
CUDA Runtime error cudaMemcpy(pfMatrix_offset, d2i, matrix_size_host, cudaMemcpyHostToDevice) # invalid argument, code = cudaErrorInvalidValue [ 1 ] in file /home/sysbuild/workspace/AIAPP/HaiyanVehicleAnalysis/HaiYan_Veh_Ana_CIDA/vehicleattrianalysis_v100/src/HYVehicleAttriInner.cpp:3080
08-27
当出现`cudaMemcpyHostToDevice invalid argument`错误时，通常表示传递给`cudaMemcpy`的参数存在无效的情况。以下是可能导致此错误的常见原因及其解决方法： ### 1. **内存指针无效** - **问题描述**：传递给`...
RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 1: invalid argument
最新发布
08-27
在使用CUDA时，出现 **RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()**，并提示 **Error 1: invalid argument**，通常是由于CUDA初始化过程中调用 `cudaGetDeviceCount()` 时传入了无效参数，或者系统...
RuntimeError: CUDA error: invalid configuration argument CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
05-19
当遇到 `CUDA error: invalid configuration argument` 的运行时错误时，通常表明在调用 CUDA 函数时传递了一个不合法的参数。这种问题可能由多种因素引起，以下是可能导致该错误的原因及其解决方案： #### 1. **...
../Common/CUDA/TIGRE_common.cpp (7): Main loop fail ../Common/CUDA/TIGRE_common.cpp (14): CBCT:CUDA:Atb invalid argument
04-24
而'Atb invalid argument'中的Atb可能是指代数重建中的伴随矩阵乘法操作，这里的参数无效可能涉及到内存指针错误、维度不匹配或者数据类型问题。 接下来，我需要考虑常见的CUDA错误原因。比如，内存相关的问题：...
error == cudaSuccess. 77 vs 0. Error at: /caffe2/core/context_gpu.h:307: an illegal memory access wa
u013548568的博客
03-10 2936
1、在detectron多GPU运行中会出现一个错误， 出现这样的原因是因为多卡的时候要看一下自己的硬件配置，因为有的时候多卡gpu之间是不能进行communicate的，怎么查看呢？ from caffe2.python import workspace print(workspace.GetCudaPeerAccessPattern()) 出现下面的情形 这个时候只能是单卡或者...
Check failed: error == cudaSuccess (10 vs. 0) invalid device ordinal
Touch_Dream的博客
05-31 3243
运行caffe例程包出现上面的错误Check failed: error == cudaSuccess (10 vs. 0) invalid device ordinal这个问题的原因是设置的训练GPU数量和真实物理机上的显卡数量不相等！弄清楚原因之后就很可以很愉快的解决问题了。回到solover文件下，或者caffe的python执行文件，设置运行的GPU数量和指定GPU。这是由于GPU数量不匹...
Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error错误解决记录
weixin_41453111的博客
12-27 2569
Ubuntu16.04 下 使用终端命令sudo python +.py 出现caffe库无法使用 解决办法 在import caffe这段代码前 加上 import sys sys.path.append("/home/xxx/caffe/python") xxx:为用户目录 ...
Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) invalid device function
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邬小阳
03-29 2万+
最近在复现R-CNN一系列的实验时，配置代码所需要的环境真是花费了不少时间。由于对MATLAB不熟悉，故实验采用的都是github上rbg大神的python版本。上周在做Fast R-CNN时，按照教程一步步的来，一路有惊无险，顺利通过，而这次在配置Faster R-CNN时，前面的编译没有问题，一运行 ./tools/demo.py --net zf  就会出现如上错误： Loaded n
Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) invalid device function
qq_20481015的博客
11-01 1693
caffe正常能用，但是运行过程中，报错Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0)  invalid device function。 事实上，出现这种问题是编译时，显卡的计算能力没有设置好。按照自己的显卡修改Makefile.config的这个位置即可 CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_...
caffe报错 error==cudaSuccess(8 vs. 0) invalid device function
xunan003的博客
08-28 1985
显示此问题为显卡计算能力不匹配造成，在caffe目录下的Makefile.config文件当中做修改 # For CUDA < 6.0, comment the lines after *_35 for compatibility. CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \              -gencode arch=c...
error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory
menglanzeng的博客
07-28 1586
在迁移学习 训练时，出现了以下错误： 0728 17:07:02.163038 4754 solver.cpp:337] Iteration 1449, Testing net (#0) F0728 17:07:02.559718 4754 syncedmem.cpp:56] Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of mem...
编译caffe进行make runtest遇到caffe error == cudaSuccess (48 vs. 0)的问题
YHR14的博客
05-23 1512
这个问题发现网上的解决办法不多，试了各种方法都不能解决，折磨本人两天多的时间，问题基本确认在Makefile.config的CUDA_ARCH配置上，最后有效找到一个解决方法，但是本人对CUDA不是很熟，不清楚其解决原因。 针对的板卡平台为Jetson TX1和Jetson Nano，cuda分别为CUDA9.0和CUDA10.0。 报错原因如下： 解决办法： 在Makefile.co...
Check failed: e == cudaSuccess || e == cudaErrorCudartUnloading: CUDA kernel launch error: no kernel image is available for execution on the device
03-30
### 解决方案 当遇到 `no kernel image is available for execution on the device` 的错误时，通常是因为编译后的 CUDA 二进制文件不兼容当前 GPU 架构的计算能力 (Compute Capability)[^1]。以下是可能的原因以及解决方案： #### 原因分析 1. **目标架构不匹配**: 编译时未指定正确的 `-arch` 或 `-gencode` 参数，导致生成的目标代码无法运行在当前设备上[^2]。 2. **CUDA 版本与驱动版本冲突**: 安装的 NVIDIA 驱动程序版本过低或过高，可能导致 CUDA 应用无法正常加载到设备上[^3]。 #### 解决方法 ##### 方法一：重新配置编译选项 确保在构建项目时指定了适合目标 GPU 的架构标志。例如，对于具有 Compute Capability 3.5 的 NVIDIA Tesla K40C 设备，可以尝试以下命令来设置合适的架构参数: ```bash nvcc -arch=sm_35 your_kernel.cu -o your_kernel ``` 如果需要支持多个架构，则可以通过 `-gencode` 参数实现更灵活的支持: ```bash nvcc -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \ -gencode arch=compute_70,code=sm_70 \ your_kernel.cu -o your_kernel ``` 上述命令会为目标硬件分别生成适用于不同架构的指令集。 ##### 方法二：更新或重置环境 有时删除旧版 CUDA 和显卡驱动并全新安装最新版本能够解决问题。按照引用中的描述操作如下： - 卸载现有 cuda 及 nvidia driver 组件； - 清理残留依赖项（如提及被误删的组件 nvidia-docker2）； - 下载对应平台最新的稳定发行包完成部署过程。 注意，在执行这些更改之前最好备份重要数据以防万一出现问题影响正常使用体验。 ##### 方法三：验证驱动和库的一致性 确认已安装的操作系统内核模块同所选图形处理器驱动相吻合，并且该组合得到官方文档认可可搭配特定系列cuda工具链一起工作。 最后再次测试应用程序看是否仍然存在相同类型的报错现象。 --- ###
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