win10下YOLO v3训练报错： Error: cuDNN isn‘t found FWD algo for convolution.

最新推荐文章于 2024-04-15 21:54:21 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46732249/article/details/119714404
博主在训练深度学习模型时遇到cuDNN未找到的错误，可能涉及配置问题。文章将指导如何排查并修复此cuDNN相关配置错误。

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

参考文章：https://www.pianshen.com/article/4151199311/

做的训练数据，前面都没什么问题，训练的时候就报错：cuDNN isn't found FWD algo for convolution.

请问这是什么问题？是不是前面文件哪里配置出错导致的，下面的文件配置路径的就不太懂

在这里插入图片描述

 求高手指点~谢谢

Jolien
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OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。Error loading "C:\Users\12706.conda\envs\yolov8\lib\site-packages\torch\lib\cudnn_cnn_infer64_8.dll" or one of its dependencies.降低数据加载的线程数。
error: ‘CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_WINOGRAD’ was not declared in this scope
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cudnn版本问题 cuda8.0+cudnn5.1可取 还应修改 Makefile.config当中cuda的路径
Idea下GPU训练时报错：cuDNN not found——解决方法
AlphaFinance
05-27 1538
这个错误并不难解决。如果更新了cuda，安装前后并不用卸载之前的cuda，也不用手动配置环境变量。接着需要下载cudnn，将对应的三个文件拷贝到cuda对应的目录下。接着在dl4j-example等子项目的pom.xml文件里找到<groupId>ch.qos.logback</groupId>，将如下代码复制到该节点后面。
RuntimeError:unable to find a valid cuDNN algorithm to convolution
m0_46630689的博客
07-26 1万+
由于虚拟环境都已经创建完成，目前是在Linux上进行安装，根据“链接2”中的安装代码，直接进行pytorch和cuda的安装。如果环境中已经装过其他版本的pytorch，应该能够自动卸载原版本，再装新的指定版本。经过验证，RTX3090安装上述版本的pytorch和cuda后，能够正常运行，不会报出上面的那个错误。2.其实问题更加简单，是模型的训练的batch-size训练过大了，调整更小，就可以了。解决办法：安装对应的cudnn，以及cuda，找到对应的torch框架，进行安装。
RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution
Dxy1239310216的博客
03-09 4898
如果你的GPU内存不足以处理当前的卷积操作，也可能会出现这个错误。：确保你安装的CUDA和cuDNN版本是相互兼容的。有时，新版本的cuDNN可能不支持旧版本的CUDA，或者反之。：确保你的CUDA和cuDNN版本是兼容的。：检查你的卷积层配置，确保它们是合理的，并且不会导致cuDNN找不到合适的算法。如果问题依然存在，你可能需要更详细地检查你的代码和配置，或者寻求更专业的帮助。：尝试减小训练时的batch size，以减少GPU内存的使用。：确保你的GPU驱动程序是最新的，并且与你的CUDA版本兼容。
OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already init【yolov5自训练报错日志及解决】
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04-15 4147
针对OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.报错的解决方案
【yolo系列：运行报错RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered CUDA kernel errors m】
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cuDNN 开发指南
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cuda cudnn开发指南文档，详细介绍了数据类型，api参考，编程模型等，cuda深度学习开发参考必备。
Windows版YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测
05-20
课程演示环境：Windows10；CUDA10.2; cuDNN 7.6.5; Python 3.7; Visual Studio 2019; OpenCV3.4需要学习Ubuntu系统YOLOv4的同学请前往《YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》 课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/28860  当前，人脸口罩佩戴检测是急需的应用，而YOLOv4是新推出的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv4实现人脸口罩佩戴的实时检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv4可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度地实时检测。 本课程会讲述本项目超万张人脸口罩数据集的制作方法，包括使用labelImg标注工具标注以及如何使用Python代码对第三方数据集进行修复和清洗。 本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Windows系统上做人脸口罩佩戴检测项目演示。具体项目过程包括：安装YOLOv4、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。 
CUDNN安装报错
GeneralShark
10-13 2598
按照官网指引，下载对应版本的CUDNN并将其复制（安装）到CUDA中，运行一个例子来确认是否安装完成。 rm -rf mnistCUDNN Linking agains cublasLt = true CUDA VERSION: 10010 TARGET ARCH: x86_64 HOST_ARCH: x86_64 TARGET OS: linux SMS: 30 35 50 53 60 61 62 70 72 75 /usr/local/cuda/bin/nvcc -ccbin g++ -I/usr/lo
zed-yolo编译 error: ‘CUDNN_CONVOLUTION FWD_PREFER_FASTEST’ undeclared
shiye527的博客
11-22 2644
使用的cudnn版本太高，zed-yolo支持的cudnn版本为v3-v7。 This repository supports: * both Windows and Linux * both OpenCV 2.x.x and OpenCV <= 3.4.0 (3.4.1 and higher isn't supported) * both cuDNN v5-v7 * CUDA >= 7.5 * also create SO-library on Linux and DLL-library o
Ubuntu 16.04 安装 cuda 7.5.run BEGIN failed--compilation aborted at ./cuda-installer.pl line 5
jyl1999xxxx的博客
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sudo apt install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev \ libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libglfw3-dev libgles2-mesa-dev
跑yolo时RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
03-21
这个错误可能是由于cuDNN库的版本不兼容导致的。您可以尝试更新cuDNN库或降低yolo的版本来解决这个问题。如果问题仍然存在，您可以尝试在GPU上运行yolo，或者检查您的GPU驱动程序是否正确安装。
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