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RSS订阅原创 【bug解决】RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution
内存不够，batchsize过大，可换卡或者调小batchsize。
2024-06-04 21:28:56
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原创 关于图像预处理中的知识记录--菜鸟笔记
1. mean_std=([123.675, 116.28, 103.53], [58.395, 57.12, 57.375]) 和 mean_std = ([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) 均为ImageNet数据集的均值和方差。2. transforms.ToTensor()的作用：将数据归一化到[0,1]（是将数据除以255），同时会把HWC会变成C *H *W（拓展：格式为(h,w,c)，像素顺序为RGB）差别：前者除以255 得到后者。
2024-05-27 21:44:45
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原创 RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggeredCUDA kernel errors might be asynchronously
非常长的错误报出来，都是这个问题，Assertion `t >= 0 && t < n_classes` failed，然后我百度了一下发现是损失函数哪里报错了，他有其他除了255和类别之外的标签值，然后我确认了所有训练集图片，发现都是对的。然后读取时也使用numpy.unique（label）发现没有问题，但是在minibatch加载时出现了254这个标签值，百思不得其解，然后！然后我发现确实是我没有读取到标签转换后的路径，然后改完路径之后发现，又又又又出现了这个问题，我人都懵了，一直找不到答案。
2024-03-09 16:18:24
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原创 mmseg复现代码时报错：RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encounter
刚刚开始因为我复现源代码的时候是可以运行的，但是我没有运行全过程。他们的解决方法是进行batchsize的调小，还有就是说显卡故障啥的，不过这些方法对我的没用。然后困扰我好几天，让我emo了好久，一直觉得自己很笨，就一直在逃避，不想去解决。后面有一天晚上，我把错误一口气复制粘贴查找，发现了这个宝藏up主写的文章，给了我很大的启发！后面我发现自己没有对标签进行转换，直接用的原始数据集的标签id！然后将标签id转换为0,1,2,3....之后，代码成功运行了！
2024-01-28 15:36:23
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原创 torch.linalg.svd()函数报错及其解决方法，RuntimeError: cusolver error: 7, when calling `cusolverDnCreate(handle)
solution2： 将svd步骤放到cpu上 √再将结果放回CUDA上进行深度模型的学习。我改了之后发现，问题得到了解决。solution1： 减小batchsize × 但是对我没效果。
2024-01-08 16:20:23
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空空如也
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