Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error错误解决记录

最新推荐文章于 2025-06-25 11:56:07 发布
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#错误解决 #caffe #ubuntu

本文介绍在Ubuntu16.04系统中，通过修改Python路径和升级NVIDIA显卡驱动来解决caffe库无法使用的问题。首先，需在代码中加入sys模块并设置caffe库的路径；其次，若仍存在问题，则可能是显卡驱动版本过低，需更新驱动。

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

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

之后也碰到了同样的问题 是因为显卡驱动版本太低导致 升级nvidia显卡驱动解决了问题

MxNet base.h:459: Check failed: e == cudaSuccess (30 vs. 0) : CUDA: unknown error nvidia-smi显卡ERR！
Hello Word!
08-09 1327
命令输出缓慢，并且报ERR 1，重启机器 2，重装驱动 3，维修或换显卡
mxnet Check failed CUDA: unknown error simple_bind
Hello Word!
07-31 760
mxnet 1.6.0 运行报错： ... cuda error:Check failed: e == cudaSuccess || e == cudaErrorCudartUnloading CUDA: unknown error .... Traceback (most recent call last): File "/home/user1/anaconda3/lib/python3.x/site-packages/mxnet/symbol/symbol.py", line 1488, in s
【caffe】 Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error
人工智能技术学习与分享
11-22 1万+
解决办法 ：　加 sudo用caffe,不报错,那一定要的时假caffe. ubuntu16.04 ,写了一个.py文件调用resnet.caffemodel 来对图片进行分类. 但是在运行时出错,错误是...略 layer { name: "prob" type: "Softmax" bottom: "fc2" top: "prob" } I1122 13:37:10.8868
几种方案解决RuntimeError: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environme
最新发布
frombuttom的博客
06-25 326
首先确认.bashrc中已经配置好基本的cuda环境。重启过短时间又会莫名其妙的失效。原理未知，亲测有效。
解决caffe Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error
lv6572的博客
08-15 700
caffe训练模型时出现Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error错误，以为是找不到cuda路径，但是确认了在～/.bashrc里面export了cuda的路径，最后解决办法是 sudo apt-get install nvidia-modprobe 参考：https://blog.csdn.net/u0101672...
Caffe运行时 Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error
NcepuKZH的博客
08-12 420
sudo 很重要 用Caffe 不报错 感觉学习过程都不完整，在训练车辆Reid模型的时候 不经意间出现这个错误，刚开始怀疑有人动了服务器的训练脚本，后来怀疑是自己的不正当操作导致的cuda cudnn的问题，后来有怀疑是prototxt配置文件数据源路径的问题 …最后才知道 相比之前一次的训练 忘记了sudo 两个小时 过程很痛苦 sh train_triplet_r...
Ubuntu caffe运行错误解决 Check failed: error == cudaSuccess(30 vs. 0) unknown error cudaSuccess(1 vs. 0)
liufsh004的博客
06-23 956
错误一：Check failed: error == cudaSuccess(30 vs. 0) 1. 方法一：使用sudo python 运行即可 2. 方法一：重装显卡驱动，如图在软件中心切换显卡驱动版本完成后重启 错误二：Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (1 vs. 0) CUDNN_STATUS_NOT_INIT 解决：cudnn版本错误，重新选择正确的版本安装https://developer.nvidia.com/...
Check failed: error == cudaSuccess (38 vs. 0) no CUDA-capable device is detected
清风与归
03-25 1941
Check failed: error == cudaSuccess (38 vs. 0) no CUDA-capable device is detected *** Check failure stack trace: *** @ 0x7fc585c8f5cd google::LogMessage::Fail() @ 0x7fc585c91433 goog...
【caffe跑试验遇到错误：Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory】
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hefei_cyp的博客
12-14 4万+
刚开始跑caffe试验，老是遇见各种错误。今天又遇见： I1214 09:32:19.428040 11425 net.cpp:748] Ignoring source layer loss F1214 09:32:19.515925 11425 syncedmem.cpp:64] Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memo
Caffe SSD编译、训练及测试
楚兴
11-25 2990
SSD采用VGG16作为基础模型，然后在VGG16的基础上新增了卷积层来获得更多的特征以用于检测。SSD的网络结构如上图所示（上面是SSD模型，下面是Yolo模型），可以明显看到SSD利用了多尺度的特征图做检测。 安装 clone代码（假设代码clone到$CAFFE_ROOT目录）。 git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd ca...
Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error *** Check failure stack trace: ***
w_q_q2017的博客
10-09 1363
Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0)  unknown error *** Check failure stack trace: ***     @     0x7fecadac1daa  (unknown)     @     0x7fecadac1ce4  (unknown)     @     0x7fecadac16e6  (unkno...
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;
Check failed：error == cudaSuccess(30 vs. 0) unkown error
Sunshine_in_Moon的专栏
12-06 1万+
今天被这个问题折腾惨了。昨天Caffe使用还一切正常，今天就突然出现了这个问题，如下图所示： 我尝试重新安装CUDA，重新编译安装Caffe，都没有成功解决。后来灵机闪现，想到是不是显卡驱动的问题（其实我就应该想到的，哎！） 右击我的电脑->管理->设备管理->显示适配器 如图（现在是正常状态），GT 730M显卡驱动前面应该是一个黄色小三角内部有个小叹号。右击->卸载。成功
【caffe】 Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error
Allyli0022的专栏
01-30 1261
用nvidia-smi测试，若没有检测到GPU驱动，则安装驱动 sh NVIDIA-Linux-x86_64-390.25.run 问题解决。
运行caffe时报错：Check failed: error == cudaSuccess
walle的博客
04-15 8952
"Check failed: error == cudaSuccess (9 vs. 0)    明明nvidia已经安装好，在cmd里面运行nvcc -V也有显示.....cuda 7.5之类的 原来是因为我是远程桌面控制显卡的，所以不行
Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory
u011215144的博客
11-08 1278
finitune  googlenet时，train未报错，test时报了， stackflow里面的回答 1.减小mini_batch 2.减小图片大小 3.升级GPU（stackflow里面一般都是8G-12G的，别的CS的实验室好像直接就用的GTX 1080,可以考虑）
Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory Abort(core dumped)
xiaxuesong666的博客
08-01 848
在运行crowed net的时候出现这个错误，主要原因是显存超出，我们通过以下方法查看显存的使用情况：nvidia-smi如果有其他的程序占用显存，将这些程序停止以后，看一下，是否可以运行了，我停止那些程序以后，可以运行了，如果还不可以的话，需要将train.prototxt中的文件train和test的batch_size调小一点。
caffe报错（3）Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory
weixin_42535423的博客
12-27 2176
在使用caffe测试的时候，提示如下错误： Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory 是内存溢出，而且是cuda报出的，那么就是gpu的缓存溢出了。 遇到这种情况，首先要看的就是训练与测试的batch_size了，而训练过程没有问题，说明训练的batch_size没有问题；
【BUG】dgl._ffi.base.DGLError: [17:39:21] /opt/dgl/src/runtime/cuda/cuda_device_api.cc:97: Check faile
Everyday is a nice day !
08-10 2380
在hpc上，当Import dgl时产生，因为指定的device gpu不是0
CUDA error：check_error:Assertion '0' failed
03-29
嗯，用户遇到了CUDA的断言错误，具体是check_error: Assertion `0' failed。首先，我需要分析可能的原因。根据引用[2]和[3]，这通常和显存不足有关。比如训练YOLOv3时batch size太大，或者模型参数没调好，导致显存...
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