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 2024-10-05 19:30:13 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aspnetcs7/article/details/102547611
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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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

aspnetcs7
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CUDA：测量GPU内存复制带宽的实例
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
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CUDA编程错误检测checkCudaErrors
weixin_42269062的博客
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checkCudaErrors可对CUDA API进行错误检测，及时定位错误所在位置。 需要头文件：#include "helper_cuda.h" 在/home/dell/NVIDIA_CUDA-11.2_Samples/common/inc文件夹中。 （CUDA Runtime API的一个特性：之前的kernel或者CUDA函数挂掉了，会导致后续持续的返回错误） 查看核函数是否正确执行，在核函数后加上 cudaError_t cudaStatus = cudaGetLastError();
Check failed: error == cudaSuccess (74 vs. 0) misaligned address
01-08
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MLKP复现的那些坑以及cuda Success 11 vs.0错误解决
xiaqi4145
03-12 1009
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vs2012 fread传参错误导致的22, Invalid Argument
来说意义非凡3
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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...
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ayouayouwei
09-21 1万+
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牛肉胡辣汤
12-05 1297
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11-26 2472
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05-19
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立志成为炼丹师？
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error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory
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caffe.exe train --solver=.\examples\mnist\lenet_solver.prototxt
03-16
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在运行Caffe训练模型时遇到的命令行参数或配置文件错误的问题。首先，我得回想一下Caffe的基本使用方法和常见问题。用户提到的是solver prototxt文件的错误或配置问题，这可能涉及到路径设置、参数配置、依赖库是否正确安装等。 首先，用户可能是在执行训练命令时遇到了错误，比如找不到solver文件，或者参数格式不正确。常见的命令是`caffe train --solver=path/to/solver.prototxt`，用户需要确认路径是否正确，以及文件是否存在。如果路径中有空格或特殊字符，可能需要使用引号包裹路径。 接下来是solver文件的配置问题。solver.prototxt中的参数是否正确，比如网络模型路径net是否正确指向train_val.prototxt或者其他的网络定义文件。还有基础学习率base_lr是否合理，动量momentum是否在0到1之间，迭代次数max_iter是否设置过高等。此外，solver_mode是否正确，比如是使用GPU还是CPU，这需要用户确认自己的环境是否支持对应的模式，比如CUDA和cuDNN是否正确安装。 然后要考虑GPU相关的问题。用户可能没有正确安装CUDA或cuDNN，或者没有在Makefile.config中启用GPU支持。如果用户试图使用GPU但编译时未开启，会导致运行错误。此外，GPU内存不足也可能导致问题，这时候需要减少batch_size或者更换更大显存的GPU。 数据路径是否正确也是一个常见问题。在train_val.prototxt中，数据层的source字段应该指向正确的训练和测试数据集路径，比如LMDB或HDF5文件。如果路径错误，Caffe会报错找不到数据。同时，数据预处理参数如scale、mean_file或mirror设置是否正确，这些参数需要与数据集相匹配。 依赖库的问题也不能忽视。Caffe依赖ProtoBuffer和GLog等库，如果这些库未正确安装或版本不兼容，会导致运行时错误。用户需要检查安装步骤，确保所有依赖库都正确安装，并且版本符合Caffe的要求。 调试方法方面，建议用户使用GLOG_minloglevel=0来开启详细日志输出，这样可以查看更详细的错误信息。此外，逐步简化网络结构，比如先去掉复杂层，只保留基本结构，测试是否能运行，有助于定位问题所在。如果怀疑是GPU问题，可以尝试切换到CPU模式，通过设置solver_mode为CPU来排除GPU相关的问题。 最后，常见错误示例中，比如文件路径错误、GPU内存不足、参数类型错误等，用户可以根据这些示例逐一检查自己的配置。例如，solver.prototxt中的net路径是否正确，或者是否使用了错误的参数类型如将字符串赋值给需要整数的参数。 总结下来，解决步骤应该是先检查命令是否正确，路径是否存在；然后检查solver和网络配置文件中的参数是否合理；接着确认GPU环境和依赖库是否正确；最后通过日志和简化网络来定位问题。同时，引用中提到Ubuntu14.04下CUDA 8.0和cuDNN的安装问题，可能用户的环境配置有问题，需要确保这些依赖项正确安装。</think>### Caffe训练命令与配置文件错误排查指南 当使用Caffe训练模型时，若遇到`solver.prototxt`文件相关错误或配置问题，可按照以下步骤排查： --- #### 一、命令行格式验证 1. **基础命令格式** 标准训练命令应包含`solver`参数： ```bash caffe train --solver=path/to/solver.prototxt ``` - **路径检查**：确认`solver.prototxt`路径正确（建议使用绝对路径） - **引号包裹**：若路径含空格或特殊字符，需添加引号： ```bash caffe train --solver="/path/with space/solver.prototxt" ``` --- #### 二、Solver配置文件分析 `solver.prototxt`中需验证以下关键参数： 1. **网络路径** 参数`net`应指向有效的网络定义文件（如`train_val.prototxt`）： ```protobuf net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" ``` - 检查文件是否存在及读写权限 2. **学习率与优化器** - `base_lr`（基础学习率）：典型值范围$10^{-4}$到$10^{-2}$ - `momentum`（动量）：需满足$0 < momentum < 1$（默认0.9） - `solver_type`：可选`SGD`/`Nesterov`/`Adam` 3. **设备模式** 检查`solver_mode`是否与硬件匹配： ```protobuf solver_mode: GPU # 需已安装CUDA且编译启用GPU支持 ``` --- #### 三、GPU相关配置检查 1. **CUDA/cuDNN安装验证** 运行`nvidia-smi`查看GPU状态，执行`nvcc --version`检查CUDA版本[^1] 2. **编译配置** 确认`Makefile.config`中已启用GPU： ```makefile USE_CUDNN := 1 CUDA_DIR := /usr/local/cuda-8.0 ``` 3. **内存不足处理** 若出现`Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory`： - 减小`batch_size` - 使用`caffe time`命令测算显存需求 --- #### 四、数据路径与预处理 在`train_val.prototxt`中检查数据层： ```protobuf layer { name: "data" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mirror: true mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto" } data_param { source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb" batch_size: 64 backend: LMDB } } ``` - 验证`source`路径是否正确 - 确认`mean_file`与数据匹配 - 检查`batch_size`是否超出显存容量 --- #### 五、依赖库问题排查 1. **ProtoBuffer版本** 运行`protoc --version`验证版本兼容性（Caffe需protobuf >= 2.6.1） 2. **GLog错误日志** 通过环境变量获取详细日志： ```bash GLOG_minloglevel=0 caffe train --solver=... 2>&1 | tee log.txt ``` --- #### 六、调试技巧 1. **最小化测试** 创建仅含输入层和全连接层的简化网络，逐步添加复杂模块 2. **CPU模式测试** 临时修改`solver.prototxt`： ```protobuf solver_mode: CPU ``` --- #### 常见错误示例 | 错误类型 | 典型表现 | 解决方案 | |---------|---------|---------| | 文件路径错误 | `Could not open file [...]` | 使用`ls -l`验证路径权限 | | GPU内存不足 | `out of memory` | 减小`batch_size`或简化网络 | | 参数类型错误 | `Expected bool, got 0.5` | 检查参数类型匹配性 | ---
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