paddle填坑日记【2】:EnforceNotMet: Invoke operator dropout_grad error

最新推荐文章于 2023-12-26 14:12:34 发布
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分类专栏： ML 文章标签： paddle ai 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38604355/article/details/92817246
博客指出在百度AI studio使用paddlepaddle时，错误大概率出在fluid.program中。该平台特点是云端计算，不能直接访问服务器，程序运行状态可能有延迟。给出的解决方案是重启内核kernel或直接关闭项目重启。

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

错误如下所示，错误的原因大概率是出在fluid.program中

本次使用paddlepaddle是在百度AI studio 

这个平台的一个特点是云端计算，而且不能直接访问服务器，程序实际运行状态可能会有延迟

【解决方案1】：重启内核kernel 或者直接关闭项目重启

               听说 点赞+关注 的人三天内bug会减少80%哦(///ω///)

PaddlePaddle运行时出现paddle.fluid.core_avx.EnforceNotMet: Invoke operator fill_constant error错误
qq_36722598的博客
07-06 6588
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dll报错 paddle_Win10 Py3.8 import paddle.fluid报错ImportError: DLL load failed while importing core_avx...
weixin_39959192的博客
12-30 3016
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PaddlePaddle
01-31 7074
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【paddlepaddle】EnforceNotMet: Invoke operator dropout_grad error. 解决方案
c8241998的博客
06-14 3321
paddlepaddle 当试图clone训练模型来生成测试模型的时候，遇到了这种奇葩错误 （但是手写数字识别不会出现这个bug） 解决方案来自@家行hang同学 main_program = fluid.Program() startup_program = fluid.Program() with fluid.program_guard(main_program,start...
PaddlePaddle在预测图像时出现错误EnforceNotMet: Conv intput should be 4-D or 5-D tensor
PaddlePaddle
02-15 5179
12.问题：在预测图像时出现错误EnforceNotMet: Conv intput should be 4-D or 5-D tensor 关键字：数据预处理，预测图片 问题描述：使用训练好的模型，预测图片。图片经过预处理之后，再调用预测接口infer()对图片进行预测，出现输入数据维度不正确。错误提示：EnforceNotMet: Conv intput should be 4-D o...
解决EnforceNotMet: grad_op_maker_ should not be null Operator GradOpMaker has not been registered. at
叶庭云 成为自己的光
07-10 1564
问题描述：使用百度飞桨训练自己搭建的模型时，在运行到： optimizer=fluid.optimizer.Adam(learning_rate=0.001) optimizer.minimize(avg_loss) 出现了这样一个错误。如下所示： ---------------------------------------------------------------------------EnforceNotMet Traceback (mo
python3.7编译paddle-lite： Could NOT find PythonLibs (missing: PYTHON_LIBRARIES PYTHON_INCLUDE_DIRS【已解决
weixin_42991437的博客
07-04 2566
python3.7编译paddle-lite： Could NOT find PythonLibs (missing: PYTHON_LIBRARIES PYTHON_INCLUDE_DIRS)
ppyoloe模型部署KeyError: 'multiclass-nms3-0.tmp-2.lod'解决
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在使用PaddlePaddle进行深度学习开发时，可能会遇到一个常见的错误：`AttributeError: module 'paddle.fluid' has no attribute 'EndStepEvent'`。这个问题通常发生在尝试使用PaddlePaddle的旧版本API或者在不正确的...
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FLUI是一种全新的数据存储格式，专门用于Flutter应用程序。 它松散地基于YAML语法，但设计为类似于组织中生成的Dart代码
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SeventhBlue
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显示如下，有三个版本的cuda，这三个版本不确定那个有效，可以一个个使用软连接方法挨个尝试，直到执行程序不出现上述错误为止。（其中红色框起来时软连接，即淡蓝色的是软连接）起因：在其他服务器正常运行的docker环境迁移复制到其他环境中（该服务包含paddlepaddle等第三方库），出现上述错误。首先进入docker环境，查看该docker拥有多少cuda版本。这里的操作是先删除libcuda.so.1，然后又创建其他其他库指向该libcuda.so.1的软连接。
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最新发布
03-08
### PaddlePaddle C++ 创建 Predictor 的 Traceback 错误分析 在使用 PaddlePaddle C++ API 创建预测器时遇到的错误可能由多种因素引起。具体到提供的错误信息，可以总结如下： #### 1. C++ 报错栈的作用及其局限性 程序在 Paddle C++ core 中产生的错误路径位于模块 `paddle.fluid.core` 内部，这类堆栈跟踪对于开发者来说价值有限[^1]。然而，在提交 Issue 给飞桨团队寻求帮助时附上完整的 C++ 堆栈信息能够加速问题诊断过程。 #### 2. 特定异常处理机制 如果应用程序终止并抛出了一个名为 `'phi::enforce::EnforceNotMet'` 的实例，则表明某个条件未被满足而触发了强制检查失败的情况[^2]。这通常意味着某些参数设置不当或者环境配置不符合预期。 #### 3. 关键硬件兼容性和操作系统信号 操作系统的检测显示存在致命错误 (`FatalError`) 如分段违规(`Segmentation fault`) 或非法指令 (`Illegal instruction`)[^4]。这些低级别的崩溃往往暗示着潜在的硬件不兼容性或者是特定于平台的问题。例如，CUDA 和 cuDNN 库版本之间的匹配度不佳可能导致此类问题的发生；另外，不同架构下的二进制文件也可能引发类似的运行期故障。 针对上述情况建议采取以下措施来排查和解决问题： - **确认依赖库版本一致性**：确保所使用的 Python、PaddlePaddle GPU 版本以及 CUDA/cuDNN 等外部依赖项之间保持良好的兼容关系[^3]。 - **更新或重新编译项目源码**：有时本地构建过程中可能出现缓存残留等问题，尝试清理旧有构建产物后再做一次全新编译可能会有所帮助。 - **验证目标机器特性支持状况**：特别是当面对像 “非法指令” 这样的底层错误时，应仔细核对宿主机 CPU 是否具备必要的扩展集（比如 AVX），并且确认模型本身是否经过优化以适应当前计算资源的特点。 ```cpp // 示例代码片段用于展示如何初始化Predictor #include <memory> #include "paddle_api.h" int main() { std::shared_ptr<paddle_infer::Config> config(new paddle_infer::Config()); // 设置模型路径和其他必要选项... auto predictor = paddle_infer::CreatePredictor(*config); } ```
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