weixin_49034139的博客

报错信息：attributeerror：module ‘torch.cuda’ has no attribute ‘reset_peak_memory_stats’应该又是版本不适配的问题。因为用的是RTX3090显卡，只支持CUDA11.0版本及以上。解决方法：在终端中输入以下命令重新安装pytorchPip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pyto

报错信息：your cuda software stack is old.we fall back to the NIVIDIA driver for some compilation. Update your CUDA version to get the best performance. The ptxas error was: ptxas fatal: Value ‘sm_86’ is not defined for option ‘gpu-name’这是警告不是报错。这个warning的意思是:

在终端中输入 python train.py 运行 train.py 文件。出现报错：AttibuteError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘get_default_graph’.该报错的意思是：tensorflow模块没有get_default_graph属性。这是由于Keras API（https://keras.io/）有多个实现，包括原始和参考实现（https://github.com/keras-team/keras），还有各种其他实现，包括

在终端中运行深度学习代码时出现报错信息：ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory环境：显卡RTX3090 + python3.6.13 + tensorflow-gpu1.13.2通常是由于版本不匹配造成的。因为显卡为RTX3090，只支持CUDA11.0及以上的版本。因此从下图中发现 tensorflow-gpu在2.4.0以上的版本满足条件。图片来源：在 Wi

在终端中输入python train.py 运行训练的python文件，出现报错：python: can’t open file ‘train.py’ : [Errno 2] No such file or directory其实是一个特别简单的错误。方法有：通过cd移动到包含该文件的上一级文件，路径中间用**/**隔开。选中包含该文件的上一级文件，右键在终端中打开，并激活进入所需的虚拟环境。再输入python train.py即可正常运行该文件。...

如果在一台电脑上，想开发多个不同的项目，可能需要用到同一个包的不同版本。如果在同一个目录下安装或者更新，新版本会覆盖以前的旧版本，其他的项目就无法运行了。解决方案：虚拟环境作用：可以搭建独立的python 运行环境，使得单个项目的运行环境与其他项目互不影响。创建环境在Anaconda中创建一个名为my_env的，指定python版本为3.6的虚拟环境conda create --name my_env python=3.6或conda create -n my_env python=3.

在终端中打开model文件夹。输入sh 1.sh，运行1.sh文件。出现报错信息：ValueError: could not broadcast input array from shape(708,1016,3) into shape(1016,708,3)感觉像是把图片的宽高输入弄反了。找到原始训练的数据集，发现视频图片的大小确实是1016708像素的。归一化后应为112112。但发现此时有几个视频的大小跟其他视频不一样，可能是当时复制数据集的时候产生了一些错误。把数据集替换成原始的数据集，则可以

在终端中输入python train.py，在anaconda创建的虚拟环境中运行深度学习代码时，出现报错信息：Error occurred when finallizing generatorDataset iterator: Failed precondition: Python interpreter state is not initialized.The process may be terminated.在该行报错的上方显示：Epoch 00065: early stopping.早停其